控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题： 全文检索

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控制文本搜索 为了执行全文搜索，必须有个函数创建来自文档的tsvector和来自用户查询的tsquery。同时，为了以有效的顺序返回结果，需要一个函数对比文档的查询相关性。同时，能很好地显示结果也是很重要的。 GaussDB 支持所有这些函数。 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果

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文本搜索类型 GaussDB提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合，tsvector类型的

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文本搜索类型 GaussDB提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合，tsvector类型的

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asciiword Word, all ASCII letters elephant word Word, all letters mañana numword Word, letters and digits beta1 asciihword Hyphenated word, all ASCII

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asciiword Word, all ASCII letters elephant word Word, all letters mañana numword Word, letters and digits beta1 asciihword Hyphenated word, all ASCII

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基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 本文介绍如何使用 MRS 集群运行Kafka程序处理数据。 Kafka Streams是Apache Kafka提供的一个轻量级流式处理框架，其输入输出均存储在Kafka集群中。 接下来，以最常见的WordCount样例Demo进行说明。

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--------------------- (1,asciiword,"Word, all ASCII") (2,word,"Word, all letters") (3,numword,"Word, letters and digits") (4,email,"Email

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列名描述 word1 共现词对儿的第一个单词 word2 共现词对儿的第二个单词 word1_count word1出现在所有共现词对儿中的次数 word2_count word2出现在所有共现词对儿中的次数 co_occurrence_count (word1, word2)共现词对儿的个数

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body True 输入文本，长度限制1024位 language String body True 传入语言参数： zh_CN：中文 en_US：英文 pt_BR：葡萄牙语 传入语言参数类型要求与输入文本类型匹配。 【限制】中英葡语可正常纠错，其他语种文本不做纠错直接返回。在返回

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请求参数如表2所示。 表2 请求参数 参数名 参数类型 必选 说明 text String 是 待分析文本，长度为1~512，文本编码为UTF-8。 lang String 否 支持的文本语言类型，目前只支持中文（zh），默认为中文。 domain String 否 支持的领域类型，目

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--------------------- (1,asciiword,"Word, all ASCII") (2,word,"Word, all letters") (3,numword,"Word, letters and digits") (4,email,"Email

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单击上传课件的问号，即可查看所支持的类型。 上传代码。 代码名称：文本类型，长度为32位，必填字段。 知识点：用于表示该内容的核心要点，可自定义。 添加主程序：可以添加java、python、c，最大支持200MB。 添加子程序：子程序和主程序需保持同种代码类型。 父主题： 添加资料

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keras_weights_path) -- 适用于Keras模型 -- 文本分类，返回预测文本分类的类别id DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, model_path, is_dl4j_model) -- 采用默认word2vec模型 DL_TEXT_MAX_PR

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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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单行文本 单行文本组件用于录入普通的文本，包含文字、数字等，例如商品名称、人员姓名、车牌号、邮政编码、地址、身份证号码等。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“单行文本”组件至表单设计区域，如图1。 图1 单行文本组件 显示名称：该字段在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。

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文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类，以原始文本和标签作为输入，输出文本分类模型。 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。如果文本

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正如上面例子表明，tsquery不仅是文本，且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词，同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

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