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Stemmer

stemmer フィルターは、単語をその基本形または語根形（ステミングとして知られる）に還元し、異なる活用形を持つ単語をより簡単に一致させることができます。stemmer フィルターは複数の言語をサポートしており、さまざまな言語コンテキストで効果的な検索とインデックス作成を可能にします。

設定

stemmer フィルターは Zilliz Cloud のカスタムフィルターです。これを使用するには、フィルターの設定で"type": "stemmer"を指定し、ステミングに必要な言語を選択するためのlanguageパラメーターも指定します。

Python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter":[{
        "type": "stemmer", # Specifies the filter type as stemmer
        "language": "english", # Sets the language for stemming to English
    }],
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
        Collections.singletonList(
                new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "stemmer");
                    put("language", "english");
                }}
        )
);

NodeJS

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter":[{
        "type": "stemmer", // Specifies the filter type as stop
        "language": "english", 
    }],
};

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
    "filter": []any{map[string]any{
        "type":     "stemmer",
        "language": "english",
    }}}

cURL

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    {
      "type": "stemmer",
      "language": "english"
    }
  ]
}'

stemmer フィルターは、以下の設定可能なパラメーターを受け入れます。

パラメーター	説明
language	ステミング処理の言語を指定します。サポートされている言語は次のとおりです: "arabic", "danish", "dutch", "english", "finnish", "french", "german", "greek", "hungarian", "italian", "norwegian", "portuguese", "romanian", "russian", "spanish", "swedish", "tamil", "turkish"

stemmer フィルターはトークナイザーによって生成された用語に対して動作するため、トークナイザーと組み合わせて使用する必要があります。

analyzer_params を定義した後、コレクションスキーマを定義する際に VARCHAR フィールドに適用できます。これにより、Zilliz Cloud は、効率的なトークン化とフィルタリングのために、指定されたアナライザーを使用してそのフィールドのテキストを処理できます。詳細については、使用例 を参照してください。

例

アナライザー設定をコレクションスキーマに適用する前に、run_analyzer メソッドを使用してその動作を確認してください。

アナライザー設定

Python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter":[{
        "type": "stemmer", # Specifies the filter type as stemmer
        "language": "english", # Sets the language for stemming to English
    }],
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
        Collections.singletonList(
                new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "stemmer");
                    put("language", "english");
                }}
        )
);

NodeJS

// javascript

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
    "filter": []any{map[string]any{
        "type":     "stemmer",
        "language": "english",
    }}}

cURL

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    {
      "type": "stemmer",
      "language": "english"
    }
  ]
}'

run_analyzer を使用した検証

Python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")

# Sample text to analyze
sample_text = "running runs looked ran runner"

# Run the standard analyzer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("Standard analyzer output:", result)

Java

import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.service.vector.request.RunAnalyzerReq;
import io.milvus.v2.service.vector.response.RunAnalyzerResp;

ConnectConfig config = ConnectConfig.builder()
        .uri("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("running runs looked ran runner");

RunAnalyzerResp resp = client.runAnalyzer(RunAnalyzerReq.builder()
        .texts(texts)
        .analyzerParams(analyzerParams)
        .build());
List<RunAnalyzerResp.AnalyzerResult> results = resp.getResults();

NodeJS

// javascript

Go

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/milvusclient"
)

client, err := milvusclient.New(ctx, &milvusclient.ClientConfig{
    Address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    APIKey:  "YOUR_CLUSTER_TOKEN",
})
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

bs, _ := json.Marshal(analyzerParams)
texts := []string{"running runs looked ran runner"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

result, err := client.RunAnalyzer(ctx, option)
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

cURL

# restful
not support yet

期待される出力

['run', 'run', 'look', 'ran', 'runner']