跳到主要内容
版本:v2.6.x

停止词

stop 过滤器会从标记化文本中移除指定的停止词,帮助剔除常见的、意义不大的词。您可以使用stop_words 参数配置停用词列表。

配置

stop 过滤器是 Milvus 的自定义过滤器。要使用它,请在过滤器配置中指定"type": "stop" 以及提供停用词列表的stop_words 参数。

analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter":[{
"type": "stop", # Specifies the filter type as stop
"stop_words": ["of", "to", "_english_"], # Defines custom stop words and includes the English stop word list
}],
}

stop 过滤器接受以下可配置参数。

| 参数

|

说明

| | --- | --- | |

stop_words

|

要从标记化中删除的单词列表。默认情况下,过滤器使用内置的_english_ 词典。您可以通过三种方式覆盖或扩展它:

  • 内置词典- 提供以下语言别名之一,以使用预定义词典:"_english_","_danish_","_dutch_","_finnish_","_french_","_german_","_hungarian_","_italian_","_norwegian_","_portuguese_","_russian_","_spanish_""_swedish_"

  • 自定义列表- 传递您自己的术语数组,如["foo", "bar", "baz"]

  • 混合列表- 结合别名和自定义术语,如["of", "to", "_english_"]

    有关每个预定义词典的具体内容,请参阅stop_words

|

stop 过滤器对标记化器生成的术语进行操作,因此必须与标记化器结合使用。有关 Milvus 中可用的标记符列表,请参阅标准标记符及其同类页面。

定义analyzer_params 后,可以在定义 Collection Schema 时将其应用到VARCHAR 字段。这样,Milvus 就可以使用指定的分析器对该字段中的文本进行处理,从而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

analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter":[{
"type": "stop", # Specifies the filter type as stop
"stop_words": ["of", "to", "_english_"], # Defines custom stop words and includes the English stop word list
}],
}

验证使用run_analyzerCompatible with Milvus 2.5.11+

from pymilvus import (
MilvusClient,
)

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

# Sample text to analyze
sample_text = "The stop filter allows control over common stop words for text processing."

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

预期输出

['The', 'stop', 'filter', 'allows', 'control', 'over', 'common', 'stop', 'words', 'text', 'processing']