PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法 - Horimoto Yasuhiro

PGroongaを使って
全文検索結果を
より良くする方法
堀本泰弘株式会社クリアコード
PostgreSQL Conference Japan 2021
2021-11-12
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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自己紹介
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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今日のテーマ
検索結果の改善
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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目次
1. 検索結果の評価指標
2. PGrooongaで検索結果の改善
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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検索結果の評価指標
よく検索結果が
いまいちだ...
という話を
聞きます
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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検索結果の評価指標
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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いまいちな検索結果
😞検索漏れ
😞ノイズが多い
😞有用な情報を探し出せない
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検索結果の評価指標
1. 適合率
2. 再現率
3. ランキング
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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適合率
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再現率
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適合率と再現率
具体例
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適合率と再現率
Wikipediaで
"キログラムの
定義"を調べる
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適合率と再現率
SELECT title FROM wikipedia where text &@~ 'キログラム定義';
title
--------------------------------------------------------
水
力
国際単位系
.
.
.
キログラム
.
.
.
(229 rows)
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適合率と再現率
適合率
2/229=0.87%
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適合率と再現率
ヒットしなかったけど
欲しかった記事
SI基本単位の再定義
国際キログラム原器
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適合率と再現率
再現率
2/4=50.0%
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適合率と再現率の重要度
Web検索
適合率 > 再現率
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適合率と再現率の重要度
特許検索
適合率 < 再現率
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ランキング
検索結果の順序
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ランキング
ユーザーは
上位数件
しか見ない
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ランキングの指標(参考)
Precision@n
Map(Mean Average Precision)
nDCG(Normalizerd
Discounted Cumulative Gain)
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PGroongaで検索結果の改善
PGroongaで適合率/再現率改善
ノーマライザーを使う
トークナイザーを使う
ステミングを使う
fuzzy検索を使う
同義語展開を使う
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PGroongaで検索結果の改善
PGroongaでランキング改善
スコアラーを使う
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ノーマライズ
ノーマライズ
(正規化)とは？
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ノーマライズ
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ノーマライズ
例) カタカナをひらがなに正規化
きろぐらむ -> きろぐらむ
キログラム -> きろぐらむ
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PGroongaのノーマライザー
(デフォルト)
CREATE TABLE normalizer_test (
id integer,
content text
);
CREATE INDEX pgroonga_content_index ON normalizer_test USING pgroonga (content);
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INTO
INTO
INTO
INTO
INTO
INTO
normalizer_test
normalizer_test
normalizer_test
normalizer_test
normalizer_test
normalizer_test
VALUES
VALUES
VALUES
VALUES
VALUES
VALUES
(1,
(2,
(3,
(4,
(5,
(6,
'キログラム');
'きろぐらむ');
'㌕');
'ｷﾛｸﾞﾗﾑ');
'kiroguramu');
'ｋｉｒｏｇｕｒａｍｕ');
SELECT * FROM normalizer_test WHERE content &@ 'kiroguramu';
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PGroongaのノーマライザー
(デフォルト)
SELECT * FROM normalizer_test WHERE content &@ 'kiroguramu';
id |
content
----+----------------------
5 | kiroguramu
6 | ｋｉｒｏｇｕｒａｍｕ
(2 rows)
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PGroongaのノーマライザー
(デフォルト)
ｋｉｒｏｇｕｒａｍｕ
↓
kiroguramu
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PGroongaのノーマライザー
(デフォルト)
NFKCを使った正規化
テキストエンコードがUTF-8の場合
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PostgreSQLのノーマライザー
(デフォルト)
SELECT * FROM normalizer_test
WHERE content = (SELECT normalize('ｋｉｒｏｇｕｒａｍｕ', NFKC));
id | content
----+------------
5 | kiroguramu
(1 row)
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ノーマライザーの変更
適合率/再現率を
上げたい
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PGroongaのノーマライザー
(NormalizerNFKC130)
DROP INDEX pgroonga_content_index;
CREATE INDEX
ON
USING
WITH
pgroonga_content_index
normalizer_test
pgroonga (content)
(normalizers='NormalizerNFKC130("unify_to_romaji", true)');
SELECT * FROM normalizer_test WHERE content &@ 'kiroguramu';
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PGroongaのノーマライザー
(NormalizerNFKC130)
SELECT * FROM normalizer_test WHERE content &@ 'kiroguramu';
id |
content
----+----------------------
1 | キログラム
2 | きろぐらむ
3 | ㌕
4 | ｷﾛｸﾞﾗﾑ
5 | kiroguramu
6 | ｋｉｒｏｇｕｒａｍｕ
(6 rows)
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PGroongaのノーマライザー
(NormalizerNFKC130)
unify_to_romaji
ローマ字に正規化
ローマ字で読んだときに同じ語は同一
視する
(e.g. 「kiroguramu」と「きろぐら
む」を同一視。ローマ字読みが同じだ
から)
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オプションの指定方法
CREATE INDEX
ON
USING
WITH
pgroonga_content_index
normalizer_test
pgroonga (content)
(normalizers='NormalizerNFKC130("unify_to_romaji", true)');
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複数オプションの指定方法
CREATE INDEX
ON
USING
WITH
pgroonga_content_index
normalizer_test
pgroonga (content)
(normalizers='NormalizerNFKC130("unify_to_romaji", true,
"unify_hyphen", true)');
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指定可能オプション一覧
NormalizerNFKC130の
オプション一覧
https://groonga.org/ja/docs/
reference/normalizers/
normalizer_nfkc130.html#syntax
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トークナイズ
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PGroongaのトークナイザー
(デフォルト)
CREATE TABLE tokenizer_test (
title text
);
CREATE INDEX pgroonga_content_index ON tokenizer_test USING pgroonga (title);
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INTO
INTO
INTO
INTO
INTO
INTO
INTO
INTO
INTO
INTO
tokenizer_test
tokenizer_test
tokenizer_test
tokenizer_test
tokenizer_test
tokenizer_test
tokenizer_test
tokenizer_test
tokenizer_test
tokenizer_test
VALUES
VALUES
VALUES
VALUES
VALUES
VALUES
VALUES
VALUES
VALUES
VALUES
('京都府
('京都府
('京都府
('東京都
('東京都
('北海道
('北海道
('北海道
('北海道
('北海道
1日目
2日目
3日目
1日目
2日目
1日目
2日目
3日目
4日目
5日目
金閣寺');
嵐山');
天橋立');
スカイツリー');
浅草寺');
函館');
トマム');
富良野');
美瑛');
旭川');
SELECT * FROM tokenizer_test WHERE title &@~ '京都';
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PGroongaのトークナイザー
(デフォルト)
SELECT * FROM tokenizer_test WHERE title &@~ '京都';
title
--------------------------------------
京都府 1日目金閣寺
京都府 2日目嵐山
京都府 3日目天橋立
東京都 1日目スカイツリー
東京都 2日目浅草寺
(5 rows)
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トークナイザーの変更
適合率を上げたい
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PGroongaのトークナイザー
(TokenMecab)
CREATE INDEX
ON
USING
WITH
pgroonga_content_index
tokenizer_test
pgroonga (title)
(tokenizer='TokenMecab');
SELECT * FROM tokenizer_test WHERE title &@~ '京都';
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PGroongaのトークナイザー
(TokenMecab)
SELECT * FROM tokenizer_test WHERE title &@~ '京都';
title
--------------------------------------
京都府 1日目金閣寺
京都府 2日目嵐山
京都府 3日目天橋立
(3 rows)
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PGroongaのトークナイザー
(TokenMecab)
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トークナイザーの指定方法
CREATE INDEX
ON
USING
WITH
pgroonga_content_index
tokenizer_test
pgroonga (title)
(tokenizer='TokenMecab');
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指定可能トークナイザー一覧
使用可能なトークナイザー
https://groonga.org/ja/docs/
reference/tokenizers.html
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ステミング(語幹処理)
意味は同じだが
語の形が変わる
(語形変化)
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ステミング(語幹処理)
例えば
develop(原形)
developed(過去形)
developing(進行形)
意味は同じだが語形は異なる
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ステミング(語幹処理)
語幹：単語の変化
しない部分
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ステミング(語幹処理)
develop
developed
developing
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ステミング(語幹処理)
語幹で検索
->語形変化後の語
も検索できる
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PGroongaのステミング
(未使用)
CREATE TABLE steming_test (
title text
);
CREATE INDEX pgroonga_content_index ON steming_test USING pgroonga (title);
INSERT INTO steming_test VALUES ('I develop Groonga');
INSERT INTO steming_test VALUES ('I am developing Groonga');
INSERT INTO steming_test VALUES ('I developed Groonga');
SELECT * FROM steming_test WHERE title &@~ 'develop';
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PGroongaのステミング
(未使用)
SELECT * FROM steming_test WHERE title &@~ 'develop';
title
-------------------
I develop Groonga
(1 row)
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PGroongaのステミング
CREATE TABLE
title text
);
CREATE INDEX
ON
USING
WITH
steming_test (
pgroonga_content_index
steming_test
pgroonga (title)
(plugins='token_filters/stem',
token_filters='TokenFilterStem');
INSERT INTO steming_test VALUES ('I develop Groonga');
INSERT INTO steming_test VALUES ('I am developing Groonga');
INSERT INTO steming_test VALUES ('I developed Groonga');
SELECT * FROM steming_test WHERE title &@~ 'develop';
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PGroongaのステミング
SELECT * FROM steming_test WHERE title &@~ 'develop';
title
-------------------------
I develop Groonga
I am developing Groonga
I developed Groonga
(3 rows)
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高度な話題
処理順序
1. ノーマライズ
2. トークナイズ
3. トークンフィルター
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高度な話題
処理順序が問題に
なることがある
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高度な話題
TokenMecab と
unify_kana
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高度な話題
「ワールドカップ」->
「わーるどかっぷ」
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高度な話題
「ワールドカップ」 ->
「ワールドカップ」
「わーるどかっぷ」 ->
「わ/ー/る/ど/かっぷ」
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高度な話題
TokenFilterNFKC
100を使う
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高度な話題
TokenFilterNFKC100
働きは、NormalizerNFKC100と同じ
トークナイズ後にノーマライズしたい
ときに使う
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同義語
同義語：同じ意味
を持つ別の語
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同義語
例えば
「ミルク」と
「牛乳」
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同義語
意味が同じものは
ヒットしてほしい
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同義語展開
ミルク ->
ミルク OR 牛乳
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PGroongaの同義語展開
CREATE TABLE synonyms (
term text PRIMARY KEY,
synonyms text[]
);
CREATE INDEX synonyms_search ON synonyms USING pgroonga (term pgroonga.text_term_search_ops_v2);
INSERT INTO synonyms (term, synonyms) VALUES ('ミルク', ARRAY['ミルク', '牛乳']);
INSERT INTO synonyms (term, synonyms) VALUES ('牛乳', ARRAY['牛乳', 'ミルク']);
CREATE TABLE memos (
id integer,
content text
);
INSERT INTO memos VALUES (1, '牛乳石鹸');
INSERT INTO memos VALUES (2, 'ミルクジャム');
INSERT INTO memos VALUES (3, 'ストロベリー');
CREATE INDEX pgroonga_content_index ON memos USING pgroonga (content);
SELECT * FROM memos
WHERE
content &@~
pgroonga_query_expand('synonyms', 'term', 'synonyms', '牛乳');
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同義語展開
SELECT * FROM memos
WHERE
content &@~
pgroonga_query_expand('synonyms', 'term', 'synonyms', '牛乳');
id |
content
----+--------------------
1 | 牛乳石鹸
2 | ミルクジャム
(2 rows)
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fuzzy検索
typo対策
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fuzzy検索
似たような語ならヒットする
(完全一致じゃなくてもヒットする)
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fuzzy検索
「テノクロジー」
で
「テクノロジー」
がヒット
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fuzzy検索
編集距離
Aを何回操作するとBになるか
操作とは？
文字の挿入・削除・置換・隣接文字交
換
操作回数を距離とする
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fuzzy検索
編集距離
A：テノクロジー
隣接文字交換：ク⇔ノ
B：テクノロジー
編集距離：1
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$PGroongaのfuzzy検索 CREATE TABLE tags ( name text ); CREATE INDEX tags_search ON tags USING pgroonga(name) WITH (tokenizer=''); INSERT INTO tags VALUES ('テクノロジー'); INSERT INTO tags VALUES ('テクニカル'); SELECT name FROM tags WHERE name &` ('fuzzy_search(name, ' || pgroonga_escape('テノクロジー') || ', {"with_transposition": true, "max_distance": 1})'); PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法 Powered by Rabbit 3.0.1$ $fuzzy検索 SELECT name FROM tags WHERE name &` ('fuzzy_search(name, ' || pgroonga_escape('テノクロジー') || ', {"with_transposition": true, "max_distance": 1})'); name -------------------- テクノロジー (1 row) PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法 Powered by Rabbit 3.0.1$ PGroongaでランキング改善
何を基準に
ランキングを
決めるのか
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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PGroongaでランキング改善
何を基準に
ランキングを
決めるのか
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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PGroongaのスコアリング
TF(デフォルト)
TF-IDF
TF at Most
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PGroongaのスコアリング
TF(デフォルト)
単語の出現数
が大事
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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PGroongaのスコアリング
TF(デフォルト)
検索キーワードが文書内に多く含
まれる文書のスコアーが高くなる
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PGroongaのスコアリング
TF(デフォルト)
CREATE TABLE memos (
title text,
content text
);
CREATE
ON
USING
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INSERT
INDEX pgroonga_memos_index
memos
pgroonga (content);
INTO memos VALUES ('PostgreSQL', 'PostgreSQLはリレーショナル・データベース管理システムです。');
INTO memos VALUES ('Groonga', 'Groongaは日本語対応の高速な全文検索エンジンです。');
INTO memos VALUES ('PGroonga', 'PGroongaはインデックスとしてGroongaを使うためのPostgreSQLの拡張機能です。');
INTO memos VALUES ('PGroonga1', 'PGroongaは全文検索エンジンGroongaを使っています。');
INTO memos VALUES ('PGroonga2', 'Groonga、Groonga、Groonga、Groonga、Groonga');
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PGroongaのスコアリング
TF(デフォルト)
SELECT
FROM
WHERE
ORDER
*, pgroonga_score(tableoid, ctid) AS score
memos
content &@~ 'Groonga'
BY score DESC;
title
|
content
| score
-----------+---------------------------------------------------------------------------+-------
PGroonga2 | Groonga、Groonga、Groonga、Groonga、Groonga
|
5
| Groongaは日本語対応の高速な全文検索エンジンです。
|
1
Groonga
1
PGroonga | PGroongaはインデックスとしてGroongaを使うためのPostgreSQLの拡張機能です。 |
|
1
PGroonga1 | PGroongaは全文検索エンジンGroongaを使っています。
(4 rows)
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PGroongaのスコアリング
TF-IDF
単語のレア度
が大事
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PGroongaのスコアリング
TF-IDF
文書に出てくる頻度が高い
(レア度低い)
文書に出てくる頻度が低い
(レア度高い)
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PGroongaのスコアリング
TF-IDF
SELECT *, pgroonga_score(tableoid, ctid) AS score
FROM memos
WHERE content &@~
('Groonga OR 全文検索',
ARRAY[1],
ARRAY['scorer_tf_idf($index)'],
'pgroonga_memos_index')::pgroonga_full_text_search_condition_with_scorers
ORDER BY score DESC;
title
|
content
| score
-----------+---------------------------------------------------------------------------+-------
Groonga
| Groongaは日本語対応の高速な全文検索エンジンです。
|
2
|
2
PGroonga1 | PGroongaは全文検索エンジンGroongaを使っています。
1
PGroonga | PGroongaはインデックスとしてGroongaを使うためのPostgreSQLの拡張機能です。 |
|
1
PGroonga2 | Groonga、Groonga、Groonga、Groonga、Groonga
(4 rows)
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PGroongaのスコアリング
TF at Most
スコアーの
最大値を制限
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PGroongaのスコアリング
TF at Most
SELECT *, pgroonga_score(tableoid, ctid) AS score
FROM memos
WHERE content &@~ 'Groonga OR PostgreSQL'
ORDER BY score DESC;
title
|
content
| score
------------+---------------------------------------------------------------------------+-------
PGroonga2 | Groonga、Groonga、Groonga、Groonga、Groonga
|
5
| PGroongaはインデックスとしてGroongaを使うためのPostgreSQLの拡張機能です。 |
2
PGroonga
| Groongaは日本語対応の高速な全文検索エンジンです。
|
1
Groonga
|
1
PGroonga1 | PGroongaは全文検索エンジンGroongaを使っています。
|
1
PostgreSQL | PostgreSQLはリレーショナル・データベース管理システムです。
(5 rows)
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PGroongaのスコアリング
TF at Most
SELECT *, pgroonga_score(tableoid, ctid) AS score
FROM memos
WHERE content &@~
('Groonga OR 全文検索',
ARRAY[1],
ARRAY['scorer_tf_at_most($index, 1)'],
'pgroonga_memos_index')::pgroonga_full_text_search_condition_with_scorers
ORDER BY score DESC;
title
|
content
| score
-----------+---------------------------------------------------------------------------+-------
Groonga
| Groongaは日本語対応の高速な全文検索エンジンです。
|
2
|
2
PGroonga1 | PGroongaは全文検索エンジンGroongaを使っています。
1
PGroonga | PGroongaはインデックスとしてGroongaを使うためのPostgreSQLの拡張機能です。 |
|
1
PGroonga2 | Groonga、Groonga、Groonga、Groonga、Groonga
(4 rows)
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参考資料
PGroonga自体の解説
https://www.slideshare.net/kou/
postgresql-conference-japan-2017
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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参考資料
ノーマライザーのオプション一覧
https://groonga.org/ja/docs/
reference/normalizers/
normalizer_nfkc130.html#paramet
ers
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参考資料
使用可能なトークナイザー一覧
https://groonga.org/ja/docs/
reference/tokenizers.html
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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参考資料
ステミングの使用方法
https://pgroonga.github.io/ja/
reference/create-index-using-
pgroonga.html
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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参考資料
同義語検索の方法
https://pgroonga.github.io/ja/how-
to/synonyms.html
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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参考資料
使用可能なスコアラー一覧
https://groonga.org/ja/docs/
reference/scorer.html#built-in-
scorers
PGroongaを使って全文検索結果をより良くする方法
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参考資料
スコアラーの設定方法
https://pgroonga.github.io/ja/
reference/operators/query-v2.html
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