シンプルパターンスプリットトークナイザー
simple_pattern_split
トークナイザーは、正規表現を使用して入力をパターンマッチで用語に分割します。サポートされている正規表現機能のセットは、pattern
トークナイザーよりも制限されていますが、トークン化は一般的に速くなります。
このトークナイザーは、マッチ自体から用語を生成しません。同じ制限された正規表現サブセットのパターンを使用してマッチから用語を生成するには、simple_pattern
トークナイザーを参照してください。
このトークナイザーは、Lucene正規表現を使用します。サポートされている機能と構文の説明については、正規表現構文を参照してください。
デフォルトのパターンは空の文字列で、フル入力を含む1つの用語を生成します。このトークナイザーは、常に非デフォルトのパターンで構成する必要があります。
設定
simple_pattern_split
トークナイザーは、次のパラメータを受け入れます:
pattern |
Lucene正規表現、デフォルトは空の文字列です。 |
例の設定
この例では、simple_pattern_split
トークナイザーを使用して、入力テキストをアンダースコアで分割します。
Python
resp = client.indices.create(
index="my-index-000001",
settings={
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"tokenizer": "my_tokenizer"
}
},
"tokenizer": {
"my_tokenizer": {
"type": "simple_pattern_split",
"pattern": "_"
}
}
}
},
)
print(resp)
resp1 = client.indices.analyze(
index="my-index-000001",
analyzer="my_analyzer",
text="an_underscored_phrase",
)
print(resp1)
Ruby
response = client.indices.create(
index: 'my-index-000001',
body: {
settings: {
analysis: {
analyzer: {
my_analyzer: {
tokenizer: 'my_tokenizer'
}
},
tokenizer: {
my_tokenizer: {
type: 'simple_pattern_split',
pattern: '_'
}
}
}
}
}
)
puts response
response = client.indices.analyze(
index: 'my-index-000001',
body: {
analyzer: 'my_analyzer',
text: 'an_underscored_phrase'
}
)
puts response
Js
const response = await client.indices.create({
index: "my-index-000001",
settings: {
analysis: {
analyzer: {
my_analyzer: {
tokenizer: "my_tokenizer",
},
},
tokenizer: {
my_tokenizer: {
type: "simple_pattern_split",
pattern: "_",
},
},
},
},
});
console.log(response);
const response1 = await client.indices.analyze({
index: "my-index-000001",
analyzer: "my_analyzer",
text: "an_underscored_phrase",
});
console.log(response1);
コンソール
PUT my-index-000001
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"tokenizer": "my_tokenizer"
}
},
"tokenizer": {
"my_tokenizer": {
"type": "simple_pattern_split",
"pattern": "_"
}
}
}
}
}
POST my-index-000001/_analyze
{
"analyzer": "my_analyzer",
"text": "an_underscored_phrase"
}
上記の例は、これらの用語を生成します:
テキスト
[ an, underscored, phrase ]