分词和模糊查询使用指南
content_2 进行细粒度拆分的词，此处使用 text_ik_max_word 分词器。type 类型。查看表信息 查看指定表的表信息示例如下：/*polar4ai*/DESCRIBE TABLE table_name;查看所有表 查看所有表信息的示例如下：/*polar4ai*/SHOW tables;插入、...
简介
API 应用程序编程接口 用户开放API，在API网关录入API，以提供接口的方式对外提供服务或者数据。Group API Group API分组 一组API。用户开放API，首先需要创建API分组 每个API分组拥有一个二级域名，两个Stage 用户需要将已经备案且解析至...
analyzer子句
'分割 specific_index_analyzer index_name'#'analyzer_name 无 查询中指定index使用另外的分词器，该分词器会覆盖global_analyzer和schema的分词器。指定多个index时用';'隔开，例如：index1'#'analyzer1;index2'#'analyzer2。指定的值...
analyzer子句
'分割 specific_index_analyzer index_name'#'analyzer_name 无 查询中指定index使用另外的分词器，该分词器会覆盖global_analyzer和schema的分词器。指定多个index时用';'隔开，例如：index1'#'analyzer1;index2'#'analyzer2。指定的值...
英文分析器
例如：文档字段内容为“英文分词器 english analyzer”，则搜索“英文分词器”、“english”、“analyz”、“analyzer”、“analyzers”、“analyze”、“analyzed”、“analyzing”等情况下可以召回。（注意：英文分词器中连续的中文会被...
英文分析器
例如：文档字段内容为“英文分词器 english analyzer”，则搜索“英文分词器”、“english”、“analyz”、“analyzer”、“analyzers”、“analyze”、“analyzed”、“analyzing”等情况下可以召回。（注意：英文分词器中连续的中文会被...
analyzer子句
analyzer类型 说明 no_tokenize_indexes 支持查询中指定的index不分词（除分词以外的其他流程如归一化、去停用词会正常执行）specific_index_analyzer 查询中指定index使用另外的分词器，该分词器会覆盖schema的分词器。指定的值必须在...
analyzer子句
analyzer类型 说明 no_tokenize_indexes 支持查询中指定的index不分词（除分词以外的其他流程如归一化、去停用词会正常执行）specific_index_analyzer 查询中指定index使用另外的分词器，该分词器会覆盖schema的分词器。指定的值必须在...
文本-自定义分析器
示例如下：自定义分词器=>自定义 分词器 分词器 分词 第2个词条的key的内容“分词器”，是第1个词条value中的一部分，因此第2个词条是不符合规范的。但第3条词条是符合规范的。流程演示 流程简述 创建自定义分析器 —— 线下变更 —— 索引...
倒排索引
PROPERTIES 参数说明：参数名称 参数说明 parser 指定分词器。默认不指定代表不分词。english：英文分词，适合英文字段，用空格和标点符号分词，性能高。chinese：中文分词，适合包含中文的字段，性能比english分词低。unicode：多语言混合...
文本-自定义分析器
示例如下：自定义分词器=>自定义 分词器 分词器 分词 第2个词条的key的内容“分词器”，是第1个词条value中的一部分，因此第2个词条是不符合规范的。但第3条词条是符合规范的。流程演示 流程简述 创建自定义分析器 —— 线下变更 —— 索引...
MatchPhraseQuery
当要匹配的列为Text类型时，查询关键词会被分词成多个词，分词类型为创建多元索引时设置的分词器类型。如果创建多元索引时未设置分词器类型，则默认分词类型为单字分词。例如查询的值为“this is”，可以匹配到“.，this is tablestore”、...
全文检索
对Text类型的列值和查询关键词会先按照设置好的分词器做切分，然后按照切分好后的词去查询。对于进行模糊分词的列，建议使用TEXT_MATCH_PHRASE实现高性能的模糊查询。SQL表达式 TEXT_MATCH(fieldName,text,[options])参数说明 参数 类型 ...
MatchQuery
当要匹配的列为Text类型时，查询关键词会被分词成多个词，分词类型为创建多元索引时设置的分词器类型。如果创建多元索引时未设置分词器类型，则默认分词类型为单字分词。例如当要匹配的列为Text类型时，分词类型为单字分词，则查询词为...
全文索引的自定义词典
AnalyticDB MySQL 支持多种分词器，详情请参见 全文索引的分词器。WITH DICT tbl_dict_name：指定自定义词典。示例 对 tbl_fulltext_demo 表中的数据类型为varchar类型的列 content 添加全文索引，索引的名称为 fidx_c，且使用内置alinlp...
词典配置
简介 高级配置中的词典配置主要为用户提供自定义分词的功能，当系统提供的分词器对query的分词结果无法满足用户的业务需求时，可以通过配置对应分词器的自定义词典来干预分词结果，以达到用户的目的 系统默认为用户提供两个词典配置版本，...
词典配置
简介 高级配置中的词典配置主要为用户提供自定义分词的功能，当系统提供的分词器对query的分词结果无法满足用户的业务需求时，可以通过配置对应分词器的自定义词典来干预分词结果，以达到用户的目的 系统默认为用户提供两个词典配置版本，...
创建全文索引
AnalyticDB MySQL版 支持的分词器类型，请参见 全文索引的分词器。WITH DICT tbl_dict_name：指定全文索引的自定义词典。AnalyticDB MySQL版 自定义词典的详细信息，请参见 全文索引的自定义词典。示例 创建表 tbl_fulltext_name 时，为列 ...
UserAnalyzerEntry
描述 OpenSearch 自定义分词器词条 示例 {"cmd":"add","key":"kevintest","value":"kevin test","created":1536690285,"updated":1537348987,"status":"ACTIVE","splitEnabled":true } 结构 字段 类型 描述 cmd String 词条操作-add 添加-...
UserAnalyzerEntry
描述 OpenSearch 自定义分词器词条 示例 {"cmd":"add","key":"kevintest","value":"kevin test","created":1536690285,"updated":1537348987,"status":"ACTIVE","splitEnabled":true } 结构 字段 类型 描述 cmd String 词条操作-add 添加-...
匹配查询
对Text类型的列值和查询关键词会先按照设置好的分词器做切分，然后按照切分好后的词去查询。对于进行模糊分词的列，建议使用MatchPhraseQuery实现高性能的模糊查询。前提条件 已初始化OTSClient。具体操作，请参见 初始化。已创建数据表并...
匹配查询
对Text类型的列值和查询关键词会先按照设置好的分词器做切分，然后按照切分好后的词去查询。对于进行模糊分词的列，建议使用MatchPhraseQuery实现高性能的模糊查询。前提条件 已初始化OTSClient。具体操作，请参见 初始化。已创建数据表并...
匹配查询
对Text类型的列值和查询关键词会先按照设置好的分词器做切分，然后按照切分好后的词去查询。对于进行模糊分词的列，建议使用MatchPhraseQuery实现高性能的模糊查询。前提条件 已初始化OTSClient。具体操作，请参见 初始化。已创建数据表并...
匹配查询
对Text类型的列值和查询关键词会先按照设置好的分词器做切分，然后按照切分好后的词去查询。对于进行模糊分词的列，建议使用MatchPhraseQuery实现高性能的模糊查询。前提条件 已初始化OTSClient。具体操作，请参见 初始化。已创建数据表并...
匹配查询
对Text类型的列值和查询关键词会先按照设置好的分词器做切分，然后按照切分好后的词去查询。对于进行模糊分词的列，建议使用MatchPhraseQuery实现高性能的模糊查询。前提条件 已初始化Client。具体操作，请参见 初始化。已创建数据表并写入...
阿里云ES机器学习
ES提供了多种内置的文本分析器和分词器，如标准分词器、N-gram分词器、拼音分词器等，主要基于文本的字面形式进行分析和索引，缺乏语义理解，上下文感知，歧义消除等能力。为了克服这些限制，可以将ES与text embedding模型相结合，这些模型...
匹配查询
对Text类型的列值和查询关键词会先按照设置好的分词器做切分，然后按照切分好后的词去查询。对于进行模糊分词的列，建议使用MatchPhraseQuery实现高性能的模糊查询。场景 匹配查询一般应用于全文检索场景，可应用于Text类型。例如某一行...
使用介绍
该分词器会覆盖schema的分词器，指定的值必须在analyzer.json里有配置 specific_index_analyzer 查询中指定index使用另外的分词器，该分词器会覆盖global_analyzer和schema的分词器 no_token_indexes 支持查询中指定的index不分词（除分词...
使用多元索引Search接口查不到数据
分词器使用错误，例如数据表中的数据为"abcdefg"，多元索引中对应列的数据类型为Text且设置分词器为单字分词，查询条件为MatchQuery("abcd")。解决方案 确保创建多元索引时设置的列名和数据类型与数据表的对应关系正确，写入数据表中的数据...
使用介绍
该分词器会覆盖schema的分词器，指定的值必须在analyzer.json里有配置 specific_index_analyzer 查询中指定index使用另外的分词器，该分词器会覆盖global_analyzer和schema的分词器 no_token_indexes 支持查询中指定的index不分词（除分词...
自定义词典
使用限制 分词词典仅支持ik分词器，您可以通过创建搜索索引来指定分词器，具体语法，请参见 CREATE SEARCH INDEX。操作步骤 执行以下命令，进入 lindorm-search-cli/bin 目录。cd lindorm-search-cli/bin 执行以下命令查看配置集列表。...
匹配查询
对Text类型的列值和查询关键词会先按照设置好的分词器做切分，然后按照切分好后的词去查询。对于进行模糊分词的列，建议使用MatchPhraseQuery实现高性能的模糊查询。前提条件 已初始化Client。具体操作，请参见 初始化。已创建数据表并写入...
短语匹配查询
当要匹配的列为Text类型时，查询关键词会被分词成多个词，分词类型为创建多元索引时设置的分词器类型。如果创建多元索引时未设置分词器类型，则默认分词类型为单字分词。例如查询的值为“this is”，可以匹配到“.，this is tablestore”、...
短语匹配查询
当要匹配的列为Text类型时，查询关键词会被分词成多个词，分词类型为创建多元索引时设置的分词器类型。如果创建多元索引时未设置分词器类型，则默认分词类型为单字分词。例如查询的值为“this is”，可以匹配到“.，this is tablestore”、...
短语匹配查询
当要匹配的列为Text类型时，查询关键词会被分词成多个词，分词类型为创建多元索引时设置的分词器类型。如果创建多元索引时未设置分词器类型，则默认分词类型为单字分词。例如查询的值为“this is”，可以匹配到“.，this is tablestore”、...
短语匹配查询
当要匹配的列为Text类型时，查询关键词会被分词成多个词，分词类型为创建多元索引时设置的分词器类型。如果创建多元索引时未设置分词器类型，则默认分词类型为单字分词。例如查询的值为“this is”，可以匹配到“.，this is tablestore”、...
短语匹配查询
当要匹配的列为Text类型时，查询关键词会被分词成多个词，分词类型为创建多元索引时设置的分词器类型。如果创建多元索引时未设置分词器类型，则默认分词类型为单字分词。例如查询的值为“this is”，可以匹配到“.，this is tablestore”、...
分词
字段值为“中华人民共和国-国歌”，使用各类型分词器后索引的切词效果。类型 参数 索引时分词 单字分词（SingleWord）默认“中”，“华”，“人”，“民”，“共”，“和”，“国”，“歌”分隔符分词（Split）delimiter:"-"“中华人民...
短语匹配查询
当要匹配的列为Text类型时，查询关键词会被分词成多个词，分词类型为创建多元索引时设置的分词器类型。如果创建多元索引时未设置分词器类型，则默认分词类型为单字分词。例如查询的值为“this is”，可以匹配到“.，this is tablestore”、...
实体识别干预词典
由于语义实体是和分词器密切相关的，因此，创建实体识别干预词典时，必须选择分析器。且在查询分析配置使用时，只有索引对应的分析器和干预词典的分词器一致，才能被选择使用。重要 在创建实体识别干预的词典时，仅支持独享型应用配置定制...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您