-------------------- 'Fat' 'Rats' 'The' (1 row) 但是对于英文全文检索应用来说，上面的单词会被认为非规范化的，所以需要通过to_tsvector函数对这些单词进行规范化处理： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsvector('english', 'The

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，如图11。 图11 排列方向“列” 水平排列方式属性，决定了容器主轴方向排列方式。当容器排列方向为“行”时，水平排列方式属性作用于水平方向。当容器排列方向为“列”时，水平排列方式属性作用于垂直方向。排列方向为行时起点为左，水平对齐方式选择“中间对齐”和“终点对齐”时，如图12、图13所示。

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Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户）。

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nentry integer：词素出现的频率。 如果设置了权重条件，只有标记了对应权重的词素才会统计频率。例如，在一个文档集中检索使用频率最高的十个单词： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 openGauss=# SELECT * FROM

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Index）通用倒排索引。设计为处理索引项为组合值的情况，查询时需要通过索引搜索出出现在组合值中的特定元素值。例如，文档是由多个单词组成，需要查询出文档中包含的特定单词。 使用item表示索引的组合值，key表示一个元素值。GIN用来存储和搜索key，而不是item。 GIN索引存储一系列（key，posting

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KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，将统计结果以Key-Value的形式输出，完成单词统计功能。 High Level KafkaStreams API代码样例 下面代码片段在com.huawei

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Flink作业 本章节介绍如何在数据开发模块上进行 MRS Flink作业开发。 场景说明 本教程通过开发一个MRS Flink作业来实现统计单词的个数。 前提条件 具有OBS相关路径的访问权限。 已开通 MapReduce服务 MRS，并创建MRS集群。 数据准备 下载Flink作业资源包"wordcount

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say-as标签 描述 <say-as></say-as>：将文本指定为特定类型的内容，或者控制英文单词逐个字符拼写。 语法 1 <say-as interpret-as="string">数字或单词</say-as> 属性 表3 属性说明 属性名称 属性类型 属性值 是否必选 描述 interpret-as

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图形状。 当调用创建作业的API时，建议使用"API"类型，当用户使用浏览器打开该作业时，系统会将作业流程图重新排列；若使用"IDE"类型，系统不会将作业流程图重新排列，作业上的所有算子会集中在一起，不方便查看。 当用户使用浏览器重新编辑类型为"API"的作业后，系统会自动将作业

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gJavaExample 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 sparknormal-examples/SparkStructuredStreamingPythonExample

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nentry integer：词素出现的频率。 如果设置了权重条件，只有标记了对应权重的词素才会统计频率。例如，在一个文档集中检索使用频率最高的十个单词： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT * FROM ts_stat('SELECT

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nentry integer：词素出现的频率。 如果设置了权重条件，只有标记了对应权重的词素才会统计频率。例如，在一个文档集中检索使用频率最高的十个单词： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT * FROM ts_stat('SELECT

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nentry integer：词素出现的频率。 如果设置了权重条件，只有标记了对应权重的词素才会统计频率。例如，在一个文档集中检索使用频率最高的十个单词： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 openGauss=# SELECT * FROM

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Key进行通配符匹配，如果匹配成功，则将它路由给对应的Queue。 Topic Exchange的通配符包括“*”和“#”，单词间通过“.”隔开，例如test.#。 *表示一个单词。 #表示零个、一个或者多个单词。 路由规则： Topic Exchange会将Routing Key和Binding Key进

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搜索模板名称关键字，快速查找模板。 模板名称 模板的名称。 模板描述 模板的描述信息。 模板主题 模板的主题。支持按照首字母进行顺序排列或倒叙排列。 运行环境 AI算法运行的环境。支持按照首字母进行顺序排列或倒叙排列。 AI引擎 AI算法框架。 数据说明 数据说明信息。 文档 跟模板相关的文档名称，单击文档名称支持跳转至文档内容界面。

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KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，将统计结果以Key-Value的形式输出，完成单词统计功能。 High Level KafkaStreams API代码样例 下面代码片段在com.huawei

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result_col 是 结果列的列名。 "result_col" delimiter 是 单词间的分隔符。 " " vector_size 是 向量长度。 10 min_count 是 词出现的最小次数，低于该值的单词会被过滤。 2 num_partitions 否 分区数目。 8 step_size

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strings 检测时使用的自定义黑名单词库列表。 说明： 自定义黑名单词库的创建和使用请参见配置自定义词库 V3。 white_glossary_names 否 Array of strings 检测时使用的自定义白名单词库列表。 说明： 自定义白名单词库的创建和使用请参见配置自定义词库

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IDE为JavaScript、TypeScript、JSON、HTML、 CSS 、S CS S和Less编程语言提供代码补全。CodeArts IDE支持任何编程语言的基于单词的补全，但也可以通过安装语言扩展来提供更丰富的代码补全。 父主题： 代码补全

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量通常是通过算法生产的包含语义的向量（例如word2vec生产的词向量，或者doc2vec生产的文章向量）。可以用于寻找和一个单词或者一篇文章相似的单词或者文章。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pysp

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gJavaExample 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 sparksecurity-examples/SparkStructuredStreamingPythonExample

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