词霸

jieba 标记符号转换器可将中文文本分解为单词。

配置

Milvus 支持jieba 标记符号生成器的两种配置方法：简单配置和自定义配置。

简单配置

使用简单配置，只需将标记符设置为"jieba" 。例如

Python

# Simple configuration: only specifying the tokenizer name
analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",  # Use the default settings: dict=["_default_"], mode="search", hmm=true
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "jieba");

NodeJS

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
};

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "jieba"}

cURL

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "jieba"
}'

此简单配置等同于以下自定义配置：

Python

# Custom configuration equivalent to the simple configuration above
analyzer_params = {
    "type": "jieba",          # Tokenizer type, fixed as "jieba"
    "dict": ["_default_"],     # Use the default dictionary
    "mode": "search",          # Use search mode for improved recall (see mode details below)
    "hmm": true                # Enable HMM for probabilistic segmentation
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "jieba");
analyzerParams.put("dict", Collections.singletonList("_default_"));
analyzerParams.put("mode", "search");
analyzerParams.put("hmm", true);

NodeJS

// javascript

Go

analyzerParams = map[string]any{"type": "jieba", "dict": []any{"_default_"}, "mode": "search", "hmm": true}

cURL

# restful

有关参数的详细信息，请参阅自定义配置。

自定义配置

为获得更多控制权，您可以提供自定义配置，允许您指定自定义字典、选择分割模式以及启用或禁用隐马尔可夫模型（HMM）。例如

Python

# Custom configuration with user-defined settings
analyzer_params = {
    "tokenizer": {
        "type": "jieba",           # Fixed tokenizer type
        "dict": ["customDictionary"],  # Custom dictionary list; replace with your own terms
        "mode": "exact",           # Use exact mode (non-overlapping tokens)
        "hmm": false               # Disable HMM; unmatched text will be split into individual characters
    }
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "jieba");
analyzerParams.put("dict", Collections.singletonList("customDictionary"));
analyzerParams.put("mode", "exact");
analyzerParams.put("hmm", false);

NodeJS

// javascript

Go

analyzerParams = map[string]any{"type": "jieba", "dict": []any{"customDictionary"}, "mode": "exact", "hmm": false}

cURL

# restful

| 参数

|

参数

|

默认值

| | --- | --- | --- | |

type

|

标记符类型。固定为"jieba" 。

|

"jieba"

| |

dict

|

分析器将作为词汇源加载的词典列表。内置选项：

• "_default_":加载引擎内置的简体中文词典。详情请参阅dict.txt。

• "_extend_default_":加载"_default_" 中的所有内容以及额外的繁体中文补充。详情请参阅dict.txt.big。

  您也可以将内置词典与任意数量的自定义词典混合使用。示例：["_default_", "结巴分词器"] 。

|

["_default_"]

| |

mode

|

分段模式。可能的值：

• "exact":尝试以最精确的方式分割句子，是文本分析的理想选择。

• "search":在精确模式的基础上进一步分解长词以提高召回率，适合搜索引擎标记化。

  更多信息，请参阅Jieba GitHub 项目。

|

"search"

| |

hmm

|

布尔标志，表示是否启用隐马尔可夫模型（HMM）对字典中找不到的单词进行概率分割。

|

true

|

定义analyzer_params 后，您可以在定义 Collection Schema 时将其应用到VARCHAR 字段。这样，Milvus 就能使用指定的分析器对该字段中的文本进行处理，以实现高效的标记化和过滤。有关详情，请参阅示例使用。

示例

在将分析器配置应用到 Collection 模式之前，请使用run_analyzer 方法验证其行为。

分析器配置

Python

analyzer_params = {
    "tokenizer": {
        "type": "jieba",
        "dict": ["结巴分词器"],
        "mode": "exact",
        "hmm": False
    }
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "jieba");
analyzerParams.put("dict", Collections.singletonList("结巴分词器"));
analyzerParams.put("mode", "exact");
analyzerParams.put("hmm", false);

NodeJS

// javascript

Go

analyzerParams = map[string]any{"type": "jieba", "dict": []any{"结巴分词器"}, "mode": "exact", "hmm": false}

cURL

# restful

验证使用run_analyzerCompatible with Milvus 2.5.11+

Python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")

# Sample text to analyze
sample_text = "milvus结巴分词器中文测试"

# 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("http://localhost:19530")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("milvus结巴分词器中文测试");

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

NodeJS

// javascript

Go

// go

cURL

# restful

预期输出

['milvus', '结巴分词器', '中', '文', '测', '试']