Cet exercice utilisera le texte SAP HANA Express Edition moteur d'analyse sémantique pour les documents format JSON analyse sémantique.
Tout d'abord, créer une table de colonne, texte flou recherche ouvert sa fonction d'index (recherche floue).
Opération décrite ci-dessus peut être utilisé pour réaliser l'instruction SQL suivante:
create column table food_analysis
(
name nvarchar(64),
description text FAST PREPROCESS ON FUZZY SEARCH INDEX ON
);
Lorsque le champ de description pour ouvrir une fonction de recherche floue.
Nommé doc_store stocké dans la collection de stockage de documents dans les paires valeur clé JSON valeur clé sont copiés dans la table de base de données vient d'être créé:
insert into food_analysis
with doc_store as (select "name", "description" from food_collection)
select doc_store."name" as name, doc_store."description" as description
from doc_store;
déclaration sql décrit ci-dessus est effectuée pour faire en sorte que toutes les données sont copiées sur une table de base de données food_analysis:
Utilisez l'instruction SQL suivante sur le champ de description recherche floue:
select name, score() as similarity, TO_VARCHAR(description)
from food_analysis
where contains(description, 'nuts', fuzzy(0.5,'textsearch=compare'))
order by similarity desc
Les résultats:
HANA Express Edition dans le texte étape d'analyse linguistique est relativement simple.
La première est de créer une table de base de données:
create column table food_sentiment
(
name nvarchar(64) primary key,
description nvarchar(2048)
);
La copie du document magasin dans les données JSON à une table de base de données:
insert into food_sentiment
with doc_store as (select "name", "description" from food_collection)
select doc_store."name" as name, doc_store."description" as description
from doc_store;
Créer un nouvel index pour le champ de description:
CREATE FULLTEXT INDEX FOOD_SENTIMENT_INDEX ON "FOOD_SENTIMENT" ("DESCRIPTION")
CONFIGURATION 'GRAMMATICAL_ROLE_ANALYSIS'
LANGUAGE DETECTION ('EN')
SEARCH ONLY OFF
FAST PREPROCESS OFF
TEXT MINING OFF
TOKEN SEPARATORS ''
TEXT ANALYSIS ON;
instruction SQL ci - dessus crée automatiquement une table d'analyse de texte appelé $ TA_FOOD_SENTIMENT_INDEX: le
contenu de la table:
Il peut être trouvé avant l'importer dans une table de base de données de phrases en anglais, le moteur de texte HANA a été démonté en mots, et chaque mot du discours est automatiquement analysé sur HANA.
Pour plus d'article original de Jerry, s'il vous plaît faire attention au nombre public "Wang Zixi":