tsvector类型的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会按照一定的顺序录入，并自动去掉分词中重复的词条。 to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 通过tsvector把一个字符串按照空格进行分词，分词的顺序是按照字母和长短排序的，请看以下例子：

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节。to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 tsvector的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会自动去掉分词中重复的词条，按照一定的顺序录入。如： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT

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复。to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 tsvector的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会自动去掉分词中重复的词条，按照一定的顺序录入。如： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT

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自然语言处理 服务有哪些调用限制？ 各API所需资源不同，因此对应的限制不同，具体参看下表： 表1 NLP服务调用限制 API 单用户QPS 分词 20 多粒度分词 2 依存句法分析 2 命名实体识别（基础版） 20 命名实体识别（领域版） 20 文本相似度（基础版） 20 文本相似度（高级版）

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介绍 全文检索概述 文档概念 基本文本匹配 分词器 父主题： 全文检索

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介绍 全文检索概述 文档概念 基本文本匹配 分词器 父主题： 全文检索

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开启开关后，如果日志中包含中文，则按照中文语法拆分中文内容，按照分词符配置拆分英文内容。 关闭开关后，按照分词符配置拆分所有内容。 示例：日志内容为：user:WAF日志用户张三。 关闭“包含中文”开关后，按照分词符半角冒号（:）进行拆分，日志会被拆分为user、WAF日志用户张

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测试和调试文本搜索 分词器测试 解析器测试 词典测试 父主题： 全文检索

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表3 一句话识别 输出参数说明 参数 说明 内容 内容。 置信度 置信度。 word_info 分词信息列表。 起始时间 识别动作的起始时间。 结束时间 识别动作的结束时间。 分词 显示文本分词。 热词管理 在一句话识别、录音文件识别、 实时语音识别 服务中，如果在您的业务领域有一些特有的

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LTS配置中心管理 设置LTS日志采集配额和使用量预警 设置LTS日志内容分词 设置ICAgent日志采集开关

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介绍 全文检索概述 文档概念 基本文本匹配 分词器 父主题： 全文检索

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测试和调试文本搜索 分词器测试 解析器测试 词典测试 父主题： 全文检索

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测试和调试文本搜索 分词器测试 解析器测试 词典测试 父主题： 全文检索

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介绍 全文检索概述 文档概念 基本文本匹配 分词器 限制约束 父主题： 全文检索

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错误原因：初始化scws分词引擎失败。 解决办法：系统内部错误。请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-04702: "zhparser parser only support UTF8/GBK encoding" SQLSTATE: XX000 错误原因：Zhparser分词算法只支持UTF8/GBK两种数据库编码格式。

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日志配置 设置日志配额 配置分词 采集开关 父主题： 配置管理

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。如果文本为中文则需要先以空格为分隔符对原始文本进行分词。 输出 参数 子参数 参数说明 output P(Z) 主题概率 P(Z|D) 主题-文档概率 P(D|Z) 文档-主题概率 P(Z|W)

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在搜索文本框中输入关键词时，搜索规则如下： 支持关键词精确搜索。关键词指相邻两分词符之间的单词，通过配置分词可将日志内容按照分词符切分为多个单词，在日志搜索时即可使用切分后的单词进行搜索。如果不确定关键词相邻的分词符是否已配置，建议使用关键词模糊匹配搜索方式。 支持关键词模糊匹配搜索，关键词不能以“

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的文字自动以二字分词法聚合。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示将长词内的文字自动以二字分词法聚合。 off表示不将长词内的文字自动以二字分词法聚合。 默认值：off zhparser_multi_short 参数说明：Zhparser解析器分词执行时是否执行针对长词复合切分。

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击“到LTS查看完整日志”查看全量的日志。 日志搜索规则说明： 不支持带有分词符的字符串搜索（当前默认分词符有 ,'";=()[]{}@&<>/:\n\t\r）。 支持关键词精确搜索。关键词指相邻两个分词符之间的单词。 支持关键词模糊匹配搜索，例如输入“error”或“er?or”或“rro*”或“er*r”。

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