Tokenisasi

Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

Halaman ini menjelaskan cara menambahkan tokenisasi ke tabel. Tokenisasi diperlukan untuk membuat token yang digunakan dalam indeks penelusuran.

Tokenisasi adalah proses mengubah nilai menjadi token. Metode yang Anda gunakan untuk membuat token dokumen menentukan jenis dan efisiensi penelusuran yang dapat dilakukan pengguna di dalamnya.

Spanner menyediakan tokenizer untuk teks bahasa alami, substring, teks verbatim, angka, dan boolean. Skema database menggunakan tokenizer yang cocok dengan jenis penelusuran yang diperlukan untuk kolom. Pemisah kata memiliki karakteristik berikut:

• Setiap tokenizer adalah fungsi SQL yang mendapatkan input, seperti string atau angka, dan argumen bernama untuk opsi tambahan.
• Penganalisis token menghasilkan TOKENLIST.

Misalnya, string teks The quick brown fox jumps over the lazy dog ditokenisasi menjadi [the,quick,brown,fox,jumps,over,the,lazy,dog]. String HTML The <b>apple</b> is <i>red</i> dibuat token menjadi [the,apple,is,red].

Token memiliki karakteristik berikut:

• Token disimpan dalam kolom yang menggunakan jenis data TOKENLIST.
• Setiap token disimpan sebagai urutan byte, dengan kumpulan atribut terkait opsional. Misalnya, dalam aplikasi teks lengkap, token biasanya berupa satu kata dari dokumen tekstual.
• Saat membuat token nilai HTML, Spanner menghasilkan atribut yang menunjukkan keterlihatan token dalam dokumen. Spanner menggunakan atribut ini untuk penskoran guna meningkatkan istilah yang lebih penting (seperti judul).

Tokenizer

Spanner mendukung fungsi pemisah kata berikut:

• Pembuat token teks lengkap (TOKENIZE_FULLTEXT) membuat token seluruh kata untuk kueri bahasa alami.

  Contoh

  Kedua fungsi berikut

  GoogleSQL

  TOKENIZE_FULLTEXT("Yellow apple")
  TOKENIZE_FULLTEXT("Yellow <b>apple</b>", content_type=>"text/html")
  

  PostgreSQL

  Contoh ini menggunakan spanner.tokenize_fulltext.

  spanner.tokenize_fulltext("Yellow apple")
  spanner.tokenize_fulltext('Yellow <b>apple</b>', context_type=>'text/html')
  

  menghasilkan token yang sama: [yellow,apple].

• Pembuat token substring (TOKENIZE_SUBSTRING) membuat token untuk setiap n-gram dari setiap kata. Fungsi ini digunakan untuk menemukan substring kata dalam teks.

  Contoh

  GoogleSQL

  TOKENIZE_SUBSTRING('hello world', ngram_size_min=>4, ngram_size_max=>6)
  

  PostgreSQL

  Contoh ini menggunakan spanner.tokenize_substring.

  spanner.tokenize_substring('hello world', ngram_size_min=>4, ngram_size_max=>6)
  

  Menghasilkan token berikut: [ello,hell,hello,orld,worl,world].

• Pemisah n-gram (TOKENIZE_NGRAMS) menghasilkan n-gram dari input (tanpa membaginya menjadi kata terpisah). Ini digunakan untuk mempercepat predikat ekspresi reguler.

  Contoh

  Fungsi berikut:

  GoogleSQL

  TOKENIZE_NGRAMS("Big Time", ngram_size_min=>4, ngram_size_max=>4)
  

  PostgreSQL

  Contoh ini menggunakan spanner.tokenize_ngrams.

  spanner.tokenize_ngrams('big time', ngram_size_min=>4, ngram_size_max=>4)
  

  Menghasilkan token berikut: ["Big ","ig T","g Ti"," Tim", "Time"].

• Tokenizer pencocokan persis (TOKEN dan TOKENIZE_BOOL) digunakan untuk mencari baris yang berisi nilai tertentu di salah satu kolomnya. Misalnya, aplikasi yang mengindeks katalog produk mungkin ingin menelusuri produk dari merek dan warna tertentu.

  Contoh

  Fungsi berikut:

  GoogleSQL

  TOKEN("hello")
  TOKEN(["hello", "world"])
  

  PostgreSQL

  Contoh ini menggunakan spanner.token.

  spanner.token('hello')
  

  Menghasilkan token berikut: [hello].

  Fungsi berikut:

  GoogleSQL

  TOKENIZE_BOOL(true)
  

  PostgreSQL

  Contoh ini menggunakan spanner.tokenize_bool.

  spanner.tokenize_bool(true)
  

  Menghasilkan token berikut: [y].

• Pembuat token angka (TOKENIZE_NUMBER) digunakan untuk membuat kumpulan token yang mempercepat penelusuran perbandingan numerik. Untuk kondisi persamaan, token adalah angka itu sendiri. Untuk kondisi rentang (seperti rating >= 3.5), kumpulan token lebih rumit.

  Contoh

  Pernyataan fungsi berikut:

  GoogleSQL

  TOKENIZE_NUMBER(42, comparison_type=>'equality')
  TOKENIZE_NUMBER(42, comparison_type=>'all', granularity=>10, min=>1, max=>100)
  

  PostgreSQL

  Contoh ini menggunakan spanner.tokenize_number.

  spanner.tokenize_number(42, comparison_type=>'equality')
  spanner.tokenize_number(42, comparison_type=>'all', granularity=>10, min=>1, max=>100)
  

  Buat token berikut: "==42" dan "==42", "[1,75]","[36, 45]","[36,55]","[36, 75]".

• Pembuat token JSON dan JSONB (TOKENIZE_JSON dan TOKENIZE_JSONB digunakan untuk membuat kumpulan token yang mempercepat pembatasan JSON dan predikat keberadaan kunci, seperti doc[@key] IS NOT NULL (GoogleSQL) atau doc ? 'key' (PostgreSQL).

Fungsi tokenisasi biasanya digunakan dalam ekspresi kolom yang dihasilkan. Kolom ini ditentukan sebagai HIDDEN sehingga tidak disertakan dalam hasil kueri SELECT *.

Contoh berikut menggunakan tokenizer teks lengkap dan tokenizer numerik untuk membuat database yang menyimpan nama dan rating album musik. Pernyataan DDL melakukan dua hal:

1. Menentukan kolom data AlbumTitle dan Rating.

2. Menentukan AlbumTitle_Tokens dan AlbumRating_Tokens. Kolom TOKENLIST ini melakukan tokenisasi nilai dalam kolom data sehingga Spanner dapat mengindeksnya.

   GoogleSQL

   CREATE TABLE Albums (
     AlbumId STRING(MAX) NOT NULL,
     AlbumTitle STRING(MAX),
     Rating FLOAT64,
     AlbumTitle_Tokens TOKENLIST AS (TOKENIZE_FULLTEXT(AlbumTitle)) HIDDEN,
     Rating_Tokens TOKENLIST AS (TOKENIZE_NUMBER(Rating)) HIDDEN
   ) PRIMARY KEY(AlbumId);
   

   PostgreSQL

   CREATE TABLE albums (
     albumid character varying NOT NULL,
     albumtitle character varying,
     albumtitle_Tokens spanner.tokenlist GENERATED ALWAYS AS (spanner.tokenize_fulltext(albumtitle)) VIRTUAL HIDDEN,
   PRIMARY KEY(albumid));
   

Setiap kali nilai dasar diubah, AlbumTitle_Tokens dan Rating_Tokens akan otomatis diperbarui.

Membuat token teks biasa atau konten HTML

Tokenisasi teks mendukung jenis konten teks biasa dan HTML. Gunakan fungsi TOKENIZE_FULLTEXT Spanner untuk membuat token. Kemudian, gunakan pernyataan DDL CREATE SEARCH INDEX untuk membuat indeks penelusuran.

Misalnya, pernyataan DDL CREATE TABLE berikut menggunakan fungsi TOKENIZE_FULLTEXT untuk membuat token dari AlbumTitles di tabel Albums. Pernyataan DDL CREATE SEARCH INDEX membuat indeks penelusuran dengan AlbumTitles_Tokens baru.

CREATE TABLE Albums (
  AlbumId STRING(MAX) NOT NULL,
  AlbumTitle STRING(MAX),
  AlbumTitle_Tokens TOKENLIST AS (TOKENIZE_FULLTEXT(AlbumTitle)) HIDDEN
) PRIMARY KEY(AlbumId);

CREATE SEARCH INDEX AlbumsIndex ON Albums(AlbumTitle_Tokens)

CREATE TABLE albums (
  albumid character varying NOT NULL,
  albumtitle character varying,
  albumtitle_tokens spanner.tokenlist
      GENERATED ALWAYS AS (spanner.tokenize_fulltext(albumtitle)) VIRTUAL HIDDEN,
PRIMARY KEY(albumid));

CREATE SEARCH INDEX albumsindex ON albums(albumtitle_tokens)

Proses pembuatan token menggunakan aturan berikut:

• Tokenisasi tidak mencakup stemming atau koreksi kata yang salah eja. Misalnya, dalam kalimat seperti "Seekor kucing sedang melihat sekelompok kucing", token "kucing" diindeks secara terpisah dari token "kucing". Dibandingkan dengan mesin telusur lain yang melakukan normalisasi token selama operasi tulis, Spanner menyediakan opsi untuk memperluas kueri penelusuran agar menyertakan berbagai bentuk kata. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mode kueri yang ditingkatkan.
• Kata penghenti (seperti "a") disertakan dalam indeks penelusuran.
• Penelusuran teks lengkap selalu tidak peka huruf besar/kecil. Proses tokenisasi mengonversi semua token menjadi huruf kecil.

Proses tokenisasi melacak posisi untuk setiap token dalam teks asli. Posisi ini nantinya digunakan untuk mencocokkan frasa. Posisi disimpan di indeks penelusuran bersama dengan docid.

Google terus meningkatkan algoritma tokenisasi. Dalam beberapa kasus, hal ini dapat menyebabkan string ditokenisasi secara berbeda pada masa mendatang dari cara ditokenisasi sekarang. Kami memperkirakan kasus seperti ini sangat jarang terjadi. Contohnya adalah jika ada peningkatan dalam segmentasi bahasa Cina, Jepang, dan Korea (CJK).

Argumen content_type menentukan apakah format konten menggunakan teks biasa atau HTML. Gunakan setelan berikut untuk menetapkan content_type:

• Untuk tokenisasi teks, tetapkan argumen content_type ke "text/plain". Ini adalah setelan default.
• Untuk tokenisasi HTML, tetapkan argumen content_type ke "text/html". Tanpa argumen ini, tag HTML akan diperlakukan sebagai tanda baca. Dalam mode HTML, Spanner menggunakan heuristik untuk menyimpulkan seberapa jelas teks di halaman. Misalnya, apakah teks berada dalam judul atau ukuran fontnya. Atribut yang didukung untuk HTML mencakup small, medium, large, title, dan `link'. Seperti posisi, atribut disimpan bersama token dalam indeks penelusuran. Tokenisasi tidak membuat token untuk tag HTML apa pun.

Atribut token tidak memengaruhi pencocokan atau hasil fungsi SEARCH atau SEARCH_SUBSTRING. Kolom ini hanya digunakan untuk peringkat.

Contoh berikut menunjukkan cara membuat token teks:

CREATE TABLE T (
  ...
  Text STRING(MAX),
  Html STRING(MAX),
  Text_Tokens TOKENLIST
    AS (TOKENIZE_FULLTEXT(Text, content_type=>"text/plain")) HIDDEN,
  Html_Tokens TOKENLIST
    AS (TOKENIZE_FULLTEXT(Html, content_type=>"text/html")) HIDDEN
) PRIMARY KEY(...);

CREATE TABLE t (
  ...
  text character varying,
  html character varying,
  text_tokens spanner.tokenlist
      GENERATED ALWAYS AS (spanner.tokenize_fulltext(text, content_type=>"text/plain")) VIRTUAL HIDDEN,
  html_tokens spanner.tokenlist
      GENERATED ALWAYS AS (spanner.tokenize_fulltext(html, content_type=>'type/html')) VIRTUAL HIDDEN,
PRIMARY KEY(...));

Peningkatan deteksi bahasa dengan argumen language_tag

Tokenisasi mendeteksi bahasa input secara otomatis, secara default. Jika bahasa input diketahui, argumen language_tag dapat digunakan untuk meningkatkan perilaku ini:

AlbumTitle_Tokens TOKENLIST
  AS (TOKENIZE_FULLTEXT(AlbumTitle, language_tag=>"en-us")) HIDDEN

albumtitle_tokens spanner.tokenlist
      GENERATED ALWAYS AS (spanner.tokenize_fulltext(albumtitle, language_tag=>'en-us')) VIRTUAL HIDDEN

Sebagian besar aplikasi membiarkan argumen language_tag tidak ditentukan dan sebagai gantinya mengandalkan deteksi bahasa otomatis. Segmentasi untuk bahasa Asia seperti China, Korea, dan Jepang tidak memerlukan setelan bahasa tokenisasi.

Contoh berikut menunjukkan kasus saat language_tag memengaruhi tokenisasi:

Langkah berikutnya

• Pelajari indeks penelusuran.
• Pelajari indeks numerik.
• Pelajari partisi indeks.