n并给每个token指定一个类型。对于每个token，有一系列词典可供查询。词典系列因token类型的不同而不同。识别token的第一本词典将发出一个或多个标准词素来表示token。例如： rats变成rat因为词典认为词rats是rat的复数形式。 有些词被作为停用词（请参考停

查看更多 →

IoT Device SDK使用指南（Android） IoT Device SDK（Android）提供设备接入华为云IoT物联网平台的Android版本的SDK，提供设备和平台之间通讯能力，以及设备服务、OTA等高级服务，并且针对各种场景提供了丰富的demo代码。相关集成指导请参考IoT

查看更多 →

CONFIGURATION 创建Synonym词典。 假设同义词词典定义文件pg_dict.syn内容如下： 1 2 3 postgres pg pgsql pg postgresql pg 执行如下语句创建Synonym词典： 1 2 3 4 5 openGauss=#

查看更多 →

单个训练集最多设置10000个语料。 单次导入语料数量 文件大小不超过1M。 单实例并发 50tps 使用我的词典时，存在如下限制： 表3 我的词典相关规格 规格项 规格限制 词典数量 最多支持创建50个词典。 单词典词条数量 单个词典最多支持创建50000个词条。 单词条同义词数量 单个词条最多支持设置20个同义词。

查看更多 →

CONFIGURATION 创建Synonym词典。 假设同义词词典定义文件pg_dict.syn内容如下： 1 2 3 postgres pg pgsql pg postgresql pg 执行如下语句创建Synonym词典： 认证用的AK和SK硬编码到代码中或

查看更多 →

停用词是很常见的词，几乎出现在每一个文档中，并且没有区分值。因此，在全文搜索的语境下可忽视它们。停用词处理逻辑和词典类型相关。其中，Ispell词典会先对标记进行规范化，然后再查看停用词表，而Snowball词典会最先检查输入标记是否为停用词。 例如，每个英文文本包含像a和the的单词，因此没必要将它

查看更多 →

停用词是很常见的词，几乎出现在每一个文档中，并且没有区分值。因此，在全文搜索的语境下可忽视它们。停用词处理逻辑和词典类型相关。例如，Ispell词典会先对标记进行规范化，然后再查看停用词表，而Snowball词典会最先检查输入标记是否为停用词。 例如，每个英文文本包含像a和the的单词，因此没必要将它

查看更多 →

文本搜索解析器将文档分解为token，并且分类每个token（例如：词和数字）。 文本搜索词典将token转换成规范格式并且丢弃停用词。 文本搜索模板提供潜在的词典功能：一个词典指定一个模板，并且为模板设置参数。 文本搜索分词器选择一个解析器，并且使用一系列词典规范化语法分析器产生的token。 父主题： 介绍

查看更多 →

文本搜索解析器将文档分解为token，并且分类每个token（例如：词和数字）。 文本搜索词典将token转换成规范格式并且丢弃停用词。 文本搜索模板提供潜在的词典功能：一个词典指定一个模板，并且为模板设置参数。 文本搜索分词器选择一个解析器，并且使用一系列词典规范化语法分析器产生的token。 父主题： 介绍

查看更多 →

n并给每个token指定一个类型。对于每个token，有一系列词典可供查询。词典系列因token类型的不同而不同。识别token的第一本词典将发出一个或多个标准词素来表示token。例如： rats变成rat因为词典认为词rats是rat的复数形式。 有些词被作为停用词（请参考停

查看更多 →

n并给每个token指定一个类型。对于每个token，有一系列词典可供查询。词典系列因token类型的不同而不同。识别token的第一本词典将发出一个或多个标准词素来表示token。例如： rats变成rat因为词典认为词rats是rat的复数形式。 有些词被作为停用词（请参考停

查看更多 →

n并给每个token指定一个类型。对于每个token，有一系列词典可供查询。词典系列因token类型的不同而不同。识别token的第一本词典将发出一个或多个标准词素来表示token。例如： rats变成rat因为词典认为词rats是rat的复数形式。 有些词被作为停用词（请参考停

查看更多 →

引和搜索词。） GaussDB使用 词典执行这一步，且提供了各种标准的词典。 保存搜索优化后的预处理文档。 比如，每个文档可以呈现为标准化词素的有序组合。伴随词素，通常还需要存储词素位置信息以用于邻近排序。因此文档包含的查询词越密集其排序越高。 词典能够对token如何标准化做到细粒

查看更多 →

dictionaries：regdictionary数组类型，是分词器为token选定的词典。 dictionary：regdictionary类型，用来识别token的词典。如果为空，则不做识别。 lexemes：text数组类型，词典识别token时生成的词素。如果为空，则不生成词素。空数组（{}）意味着token将被识别成停用词。

查看更多 →

自定义文本搜索分词器的行为很容易变得混乱，本节中描述的函数用于对文本搜索对象进行测试。可以测试分词器整体，也可以单独测试解析器和词典。 分词器测试 age解析器测试 词典测试 父主题： 全文检索

查看更多 →

CONFIGURATION 定义全文检索词典 词典是在全文检索时识别特定词并进行处理。词典的创建依赖于预定义模板（在系统表PG_TS_TEMPLATE中定义），支持创建五种类型的词典，分别是Simple、Ispell、Synonym、Thesaurus、以及Snowball，每种类型的词典可以完成不同的任务。所涉及的SQL语句，请参考下表。

查看更多 →

文本搜索解析器将文档分解为token，并且分类每个token（例如：词和数字）。 文本搜索词典将token转换成规范格式并且丢弃停用词。 文本搜索模板提供潜在的词典功能：一个词典指定一个模板，并且为模板设置参数。 文本搜索分词器选择一个解析器，并且使用一系列词典规范化语法分析器产生的token。 父主题： 介绍

查看更多 →

文本搜索解析器将文档分解为token，并且分类每个token（例如：词和数字）。 文本搜索词典将token转换成规范格式并且丢弃停用词。 文本搜索模板提供潜在的词典功能：一个词典指定一个模板，并且为模板设置参数。 文本搜索分词器选择一个解析器，并且使用一系列词典规范化语法分析器产生的token。 父主题： 介绍

查看更多 →

。） GaussDB (DWS)使用词典执行这一步，且提供了各种标准的词典。 保存搜索优化后的预处理文档。 比如，每个文档可以呈现为标准化词素的有序组合。伴随词素，通常还需要存储词素位置信息以用于邻近排序。因此文档包含的查询词越密集其排序越高。 词典能够对token如何标准化做到细粒

查看更多 →

引和搜索词。）GaussDB使用词典执行这一步，且提供了各种标准的词典。 保存搜索优化后的预处理文档。 比如，每个文档可以呈现为标准化词素的有序组合。伴随词素，通常还需要存储词素位置信息以用于邻近排序。因此文档包含的查询词越密集其排序越高。 词典能够对token如何标准化做到细粒

查看更多 →

训练集是对话语料的集合，类似文件夹的作用，可以将不同来源的对话语料放在不同的训练集中，也可以将不同时间段获取的对话语料分在不同的训练集中。 词典 每个词槽都需要对应一套词典，技能的专名词识别服务会结合词槽绑定的词典来识别用户问话中的词槽。 父主题： 基本概念

查看更多 →