Java 类名:org.alinklab.pipeline.nlp.FullTextSearchModel
Python 类名:FullTextSearchModel
文档搜索模型
名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须? | 取值范围 | 默认值 |
---|---|---|---|---|---|---|
selectedCol | 选中的列名 | 计算列对应的列名 | String | ✓ | ||
dateFormat | 时间类型转换格式 | 时间类型转换格式 | String | YYYY-MM-DD hh:mm:ss | ||
modelFilePath | 模型的文件路径 | 模型的文件路径 | String | null | ||
notStoredCols | 不保存的检索列 | 不保存的检索列, 需要分词的文本检索列可以下选择不保存 | String数组 | null | ||
originSearchCols | 原始检索列 | 原始检索列,包括文本列(不分词,直接原值匹配),数字类型列等 | String数组 | null | ||
outputCol | 输出结果列 | 输出结果列列名,可选,默认null | String | null | ||
outputOriginText | 是否输出原文 | 是否输出原文,是输出高亮结果和原文,不是只输出高亮 | Boolean | false | ||
overwriteSink | 是否覆写已有数据 | 是否覆写已有数据 | Boolean | false | ||
reservedCols | 算法保留列名 | 算法保留列 | String数组 | null | ||
textSearchColBoosts | 文本检索列权重 | 文本检索列权重, 格式是col1:5;col2:1 | String | null | ||
textSearchCols | 文本检索列 | 文本检索列(分词匹配) | String数组 | null | ||
tokenizerType | 分词方法 | 分词方法 | TokenizerType | IKAnalyzer, JieBaAnalyzer, StandardAnalyzer, WhitespaceAnalyzer, SimpleAnalyzer, StopAnalyzer | IKAnalyzer | |
topN | 前N的数据 | 挑选最近的N个数据 | Integer | x >= 1 | 10 | |
numThreads | 组件多线程线程个数 | 组件多线程线程个数 | Integer | 1 | ||
modelStreamFilePath | 模型流的文件路径 | 模型流的文件路径 | String | null | ||
modelStreamScanInterval | 扫描模型路径的时间间隔 | 描模型路径的时间间隔,单位秒 | Integer | 10 | ||
modelStreamStartTime | 模型流的起始时间 | 模型流的起始时间。默认从当前时刻开始读。使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fffffffff格式,详见Timestamp.valueOf(String s) | String | null |