默认值：100000 asp_sample_interval 参数说明：每次采样的间隔。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：整型，1~10(秒)。 默认值：1s asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_

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默认值：100000 asp_sample_interval 参数说明：每次采样的间隔。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：整型，1~10(秒)。 默认值：1s asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_

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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 限制约束 父主题： 全文检索

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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服务。 自然语言处理 提供分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析。 在开通NLP之前，可进入体验中心体验服务功能。该方式无需编程，只需输入文本信息，即可获取识别结果。 操作步骤 以分词功能为例，介绍如何在体验中心体验NLP功能。

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，具体请参见文本搜索类型。不同的是基本tsquery以token表面值作为输入，而to_tsquery使用指定或默认分词器将每个token标准化成词素，并依据分词器丢弃属于停用词的token。例如： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT to_tsquery('english'

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本地调用API 本章节以分词为例，介绍如何使用NLP Python SDK在本地进行开发。 该接口可以对文本进行分词处理，并将识别结果以JSON格式返回给用户。 前提条件 已 注册华为账号 并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 已开通服务。 操作步骤

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打开包含中文开关后，如果日志中包含中文，默认按照一元分词法拆分中文内容，按照分词符的设置拆分英文内容。 说明： 一元分词是指将中文字符串拆分为一个个独立的中文字。 使用一元分词符的优点是对海量日志分词效率高，其他中文分词方法对写入速度影响大。 打开包含中文功能，会对中文使用一元分词（每个汉字单独分词），如果需要更精

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，具体请参见文本搜索类型。不同的是基本tsquery以token表面值作为输入，而to_tsquery使用指定或默认分词器将每个token标准化成词素，并依据分词器丢弃属于停用词的token。例如： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsquery('english', 'The

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执行如下命令，查看自定义词库的不同分词策略的分词效果。 使用ik_smart分词策略对文本内容“智能手机是很好用”进行分词。 示例代码： POST /_analyze { "analyzer":"ik_smart", "text":"智能手机是很好用" } 运行结束后，查看分词效果： {

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开头的日志。 精确查询 使用完整的词进行查询。日志服务查询采用的是分词法，精确查询时并不能完全匹配关键词。例如查询语句为abc def，查询结果将包含所有abc和def的日志，无法完全匹配目标短语。如果您要完全匹配短语abc def，可以使用短语查询。更多信息，请参见短语查询、如何精准查询日志。

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domain.com/login.asp”，您想要申请一张 SSL数字证书 确保用户输入用户名和密码时的安全，确保用户信息不会在传输过程中被非法窃取。同时，还有一个用户登录的信息管理页面“http://www.domain.com/oa/manage.asp”，您也希望使用SSL数字证书

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，具体请参见文本搜索类型。不同的是基本tsquery以token表面值作为输入，而to_tsquery使用指定或默认分词器将每个token标准化成词素，并依据分词器丢弃属于停用词的token。例如： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsquery('english', 'The

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，具体请参见文本搜索类型。不同的是基本tsquery以token表面值作为输入，而to_tsquery使用指定或默认分词器将每个token标准化成词素，并依据分词器丢弃属于停用词的token。例如： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT to_tsquery('english'

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词出现的次数。该算子一般接在分词算子后面，用以统计分词后各个单词的出现次数。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象，一般为分词后的结果。 输出 参数 子参数 参数说明

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取值范围：字符串，‘table’、‘file’、‘all’。 默认值：‘table’ asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_num时，会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上，asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10：1进行刷新。

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执行如下命令，查看自定义词库的不同分词策略的分词效果。 使用ik_smart分词策略对文本内容“智能手机是很好用”进行分词。 示例代码： POST /_analyze { "analyzer":"ik_smart", "text":"智能手机是很好用" } 运行结束后，查看分词效果： {

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与LIKE不同，正则表达式允许匹配串里的任何位置，除非该正则表达式显式地挂接在串的开头或者结尾。 除了上文提到的元字符外， POSIX正则表达式还支持下表的模式匹配元字符。 表3 模式匹配元字符 元字符 含义 ^ 表示串开头的匹配。 $ 表示串末尾的匹配。 . 匹配任意单个字符。 正则表达式函数

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