# groonga - オープンソースのカラムストア機能付き全文検索エンジン

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# 7.3.41. `tokenize`

## 7.3.41.1. 概要

`tokenize` コマンドは指定したトークナイザーでテキストをトークナイズします。これはトークナイズ処理のデバッグに便利です。

## 7.3.41.2. 構文

`tokenize` コマンドには必須の引数と省略可能な引数があります。 `tokenizer` と `string` が必須の引数で、他の引数はすべて省略可能です。

    tokenize tokenizer
             string
             [normalizer=null]
             [flags=NONE]
             [mode=ADD]
             [token_filters=NONE]

## 7.3.41.3. 使い方

以下は簡単な使用例です。

実行例:

    tokenize TokenBigram "Fulltext Search"
    # [
    #   [
    #     0,
    #     1337566253.89858,
    #     0.000355720520019531
    #   ],
    #   [
    #     {
    #       "position": 0,
    #       "value": "Fu"
    #     },
    #     {
    #       "position": 1,
    #       "value": "ul"
    #     },
    #     {
    #       "position": 2,
    #       "value": "ll"
    #     },
    #     {
    #       "position": 3,
    #       "value": "lt"
    #     },
    #     {
    #       "position": 4,
    #       "value": "te"
    #     },
    #     {
    #       "position": 5,
    #       "value": "ex"
    #     },
    #     {
    #       "position": 6,
    #       "value": "xt"
    #     },
    #     {
    #       "position": 7,
    #       "value": "t "
    #     },
    #     {
    #       "position": 8,
    #       "value": " S"
    #     },
    #     {
    #       "position": 9,
    #       "value": "Se"
    #     },
    #     {
    #       "position": 10,
    #       "value": "ea"
    #     },
    #     {
    #       "position": 11,
    #       "value": "ar"
    #     },
    #     {
    #       "position": 12,
    #       "value": "rc"
    #     },
    #     {
    #       "position": 13,
    #       "value": "ch"
    #     },
    #     {
    #       "position": 14,
    #       "value": "h"
    #     }
    #   ]
    # ]

この例では必須のパラメーターだけ使っています。 `tokenizer` には `TokenBigram` を、 `string` には `"Fulltext Search"` を指定しています。この例は `TokenBigram` トークナイザーで `"Fulltext Search"` をトークナイズしたトークンを返します。この例では `"Fulltext Search"` を正規化していません。

## 7.3.41.4. 引数

このセクションではすべての引数について説明します。引数はカテゴリわけしています。

### 7.3.41.4.1. 必須引数

必須引数は二つあります。 `tokenizer` と `string` です。

#### 7.3.41.4.1.1. `tokenizer`

トークナイザー名を指定します。 `tokenize` コマンドは `tokenizer` で指定された名前のトークナイザーを使います。

組み込みのトークナイザーについては トークナイザー を参照してください。

以下は組み込みの `TokenTrigram` トークナイザーを使う例です。

実行例:

    tokenize TokenTrigram "Fulltext Search"
    # [
    #   [
    #     0,
    #     1337566253.89858,
    #     0.000355720520019531
    #   ],
    #   [
    #     {
    #       "position": 0,
    #       "value": "Ful"
    #     },
    #     {
    #       "position": 1,
    #       "value": "ull"
    #     },
    #     {
    #       "position": 2,
    #       "value": "llt"
    #     },
    #     {
    #       "position": 3,
    #       "value": "lte"
    #     },
    #     {
    #       "position": 4,
    #       "value": "tex"
    #     },
    #     {
    #       "position": 5,
    #       "value": "ext"
    #     },
    #     {
    #       "position": 6,
    #       "value": "xt "
    #     },
    #     {
    #       "position": 7,
    #       "value": "t S"
    #     },
    #     {
    #       "position": 8,
    #       "value": " Se"
    #     },
    #     {
    #       "position": 9,
    #       "value": "Sea"
    #     },
    #     {
    #       "position": 10,
    #       "value": "ear"
    #     },
    #     {
    #       "position": 11,
    #       "value": "arc"
    #     },
    #     {
    #       "position": 12,
    #       "value": "rch"
    #     },
    #     {
    #       "position": 13,
    #       "value": "ch"
    #     },
    #     {
    #       "position": 14,
    #       "value": "h"
    #     }
    #   ]
    # ]

他のトークナイザーを使いたい場合は、 register コマンドでトークナイザープラグインを登録する必要があります。例えば、 KyTea ベースのトークナイザーを `tokenizers/kytea` を登録することで使えます。

#### 7.3.41.4.1.2. `string`

トークナイズしたい文字列を指定します。

`string` の中に文字列を含める場合は、シングルクォート（ `'` ）またはダブルクォート（ `"` ）で `string` をクォートする必要があります。

`string` の中で空白を使う例です。

実行例:

    tokenize TokenBigram "Groonga is a fast fulltext earch engine!"
    # [
    #   [
    #     0,
    #     1337566253.89858,
    #     0.000355720520019531
    #   ],
    #   [
    #     {
    #       "position": 0,
    #       "value": "Gr"
    #     },
    #     {
    #       "position": 1,
    #       "value": "ro"
    #     },
    #     {
    #       "position": 2,
    #       "value": "oo"
    #     },
    #     {
    #       "position": 3,
    #       "value": "on"
    #     },
    #     {
    #       "position": 4,
    #       "value": "ng"
    #     },
    #     {
    #       "position": 5,
    #       "value": "ga"
    #     },
    #     {
    #       "position": 6,
    #       "value": "a "
    #     },
    #     {
    #       "position": 7,
    #       "value": " i"
    #     },
    #     {
    #       "position": 8,
    #       "value": "is"
    #     },
    #     {
    #       "position": 9,
    #       "value": "s "
    #     },
    #     {
    #       "position": 10,
    #       "value": " a"
    #     },
    #     {
    #       "position": 11,
    #       "value": "a "
    #     },
    #     {
    #       "position": 12,
    #       "value": " f"
    #     },
    #     {
    #       "position": 13,
    #       "value": "fa"
    #     },
    #     {
    #       "position": 14,
    #       "value": "as"
    #     },
    #     {
    #       "position": 15,
    #       "value": "st"
    #     },
    #     {
    #       "position": 16,
    #       "value": "t "
    #     },
    #     {
    #       "position": 17,
    #       "value": " f"
    #     },
    #     {
    #       "position": 18,
    #       "value": "fu"
    #     },
    #     {
    #       "position": 19,
    #       "value": "ul"
    #     },
    #     {
    #       "position": 20,
    #       "value": "ll"
    #     },
    #     {
    #       "position": 21,
    #       "value": "lt"
    #     },
    #     {
    #       "position": 22,
    #       "value": "te"
    #     },
    #     {
    #       "position": 23,
    #       "value": "ex"
    #     },
    #     {
    #       "position": 24,
    #       "value": "xt"
    #     },
    #     {
    #       "position": 25,
    #       "value": "t "
    #     },
    #     {
    #       "position": 26,
    #       "value": " e"
    #     },
    #     {
    #       "position": 27,
    #       "value": "ea"
    #     },
    #     {
    #       "position": 28,
    #       "value": "ar"
    #     },
    #     {
    #       "position": 29,
    #       "value": "rc"
    #     },
    #     {
    #       "position": 30,
    #       "value": "ch"
    #     },
    #     {
    #       "position": 31,
    #       "value": "h "
    #     },
    #     {
    #       "position": 32,
    #       "value": " e"
    #     },
    #     {
    #       "position": 33,
    #       "value": "en"
    #     },
    #     {
    #       "position": 34,
    #       "value": "ng"
    #     },
    #     {
    #       "position": 35,
    #       "value": "gi"
    #     },
    #     {
    #       "position": 36,
    #       "value": "in"
    #     },
    #     {
    #       "position": 37,
    #       "value": "ne"
    #     },
    #     {
    #       "position": 38,
    #       "value": "e!"
    #     },
    #     {
    #       "position": 39,
    #       "value": "!"
    #     }
    #   ]
    # ]

### 7.3.41.4.2. 省略可能引数

いくつか省略可能な引数があります。

#### 7.3.41.4.2.1. `normalizer`

ノーマライザー名を指定します。 `tokenize` コマンドは `normalizer` という名前のノーマライザーを使います。ノーマライザーは `TokenBigrma` など、N-gram関連のトークナイザーにとってとても重要です。

ノーマライザーはノーマライズ中にそれぞれの文字の種類を検出します。N-gram系のトークナイザーはトークナイズ中に文字の種類を利用します。

以下はノーマライザーを使わない例です。

実行例:

    tokenize TokenBigram "Fulltext Search"
    # [
    #   [
    #     0,
    #     1337566253.89858,
    #     0.000355720520019531
    #   ],
    #   [
    #     {
    #       "position": 0,
    #       "value": "Fu"
    #     },
    #     {
    #       "position": 1,
    #       "value": "ul"
    #     },
    #     {
    #       "position": 2,
    #       "value": "ll"
    #     },
    #     {
    #       "position": 3,
    #       "value": "lt"
    #     },
    #     {
    #       "position": 4,
    #       "value": "te"
    #     },
    #     {
    #       "position": 5,
    #       "value": "ex"
    #     },
    #     {
    #       "position": 6,
    #       "value": "xt"
    #     },
    #     {
    #       "position": 7,
    #       "value": "t "
    #     },
    #     {
    #       "position": 8,
    #       "value": " S"
    #     },
    #     {
    #       "position": 9,
    #       "value": "Se"
    #     },
    #     {
    #       "position": 10,
    #       "value": "ea"
    #     },
    #     {
    #       "position": 11,
    #       "value": "ar"
    #     },
    #     {
    #       "position": 12,
    #       "value": "rc"
    #     },
    #     {
    #       "position": 13,
    #       "value": "ch"
    #     },
    #     {
    #       "position": 14,
    #       "value": "h"
    #     }
    #   ]
    # ]

すべてのアルファベットが2文字ごとトークナイズされています。例えば、 `Fu` で1つのトークンになっています。

以下はノーマライザーを使う例です。

実行例:

    tokenize TokenBigram "Fulltext Search" NormalizerAuto
    # [
    #   [
    #     0,
    #     1337566253.89858,
    #     0.000355720520019531
    #   ],
    #   [
    #     {
    #       "position": 0,
    #       "value": "fulltext"
    #     },
    #     {
    #       "position": 1,
    #       "value": "search"
    #     }
    #   ]
    # ]

連続するアルファベットが1つのトークンにトークナイズされています。例えば、 `fulltext` で1つのトークンになっています。

ノーマライザーを使いながら2文字でトークナイズしたい場合は `TokenBigramSplitSymbolAlpha` を使って下さい。

実行例:

    tokenize TokenBigramSplitSymbolAlpha "Fulltext Search" NormalizerAuto
    # [
    #   [
    #     0,
    #     1337566253.89858,
    #     0.000355720520019531
    #   ],
    #   [
    #     {
    #       "position": 0,
    #       "value": "fu"
    #     },
    #     {
    #       "position": 1,
    #       "value": "ul"
    #     },
    #     {
    #       "position": 2,
    #       "value": "ll"
    #     },
    #     {
    #       "position": 3,
    #       "value": "lt"
    #     },
    #     {
    #       "position": 4,
    #       "value": "te"
    #     },
    #     {
    #       "position": 5,
    #       "value": "ex"
    #     },
    #     {
    #       "position": 6,
    #       "value": "xt"
    #     },
    #     {
    #       "position": 7,
    #       "value": "t"
    #     },
    #     {
    #       "position": 8,
    #       "value": "se"
    #     },
    #     {
    #       "position": 9,
    #       "value": "ea"
    #     },
    #     {
    #       "position": 10,
    #       "value": "ar"
    #     },
    #     {
    #       "position": 11,
    #       "value": "rc"
    #     },
    #     {
    #       "position": 12,
    #       "value": "ch"
    #     },
    #     {
    #       "position": 13,
    #       "value": "h"
    #     }
    #   ]
    # ]

すべてのアルファベットが2文字ごとにトークナイズされています。そして、すべての文字が小文字にノーマライズされています。例えば、 `fu` で1つのトークンになっています。

#### 7.3.41.4.2.2. `flags`

トークナイズ処理をカスタマイズするオプションを指定します。「 `|` 」で区切って複数のオプションを指定することができます。例えば、 `NONE|ENABLE_TOKENIZED_DELIMITER` というように指定できます。

指定可能なフラグは以下の通りです。

フラグ | 説明
--- | ---
`NONE` | 無視されます。
`ENABLE_TOKENIZED_DELIMITER` | トークナイズ済み区切り文字を有効にします。トークナイズ済み区切り文字の詳細は トークナイザー を参照してください。

以下は `ENABLE_TOKENIZED_DELIMITER` を使った例です。

実行例:

    tokenize TokenDelimit "Fulltext Seacrch" NormalizerAuto ENABLE_TOKENIZED_DELIMITER
    # [
    #   [
    #     0,
    #     1337566253.89858,
    #     0.000355720520019531
    #   ],
    #   [
    #     {
    #       "position": 0,
    #       "value": "full"
    #     },
    #     {
    #       "position": 1,
    #       "value": "text sea"
    #     },
    #     {
    #       "position": 2,
    #       "value": "crch"
    #     }
    #   ]
    # ]

`TokenDelimit` トークナイザーはトークナイズ済み区切り文字をサポートしているトークナイザーの1つです。 `ENABLE_TOKENIZED_DELIMITER` でトークナイズ済み区切り文字を有効に出来ます。トークナイズ済み区切り文字はトークンの区切りを表す特別な文字です。この文字は `U+FFFE` です。この文字コードはどの文字にも割り当てられていません。つまり、通常の文字列にはこの文字は現れません。よって、トークンの区切りを表すという目的には適切な文字です。 `ENABLE_TOKENIZED_DELIMITER` が有効のときは、対象文字列はすでにトークナイズ済みであると扱われます。トークナイザーは単にトークナイズ済み区切り文字で区切ってトークナイズします。

#### 7.3.41.4.2.3. `mode`

トークナイズモードを指定します。 `ADD` を指定すると、ドキュメント追加時と同じルールでトークナイズされます。 `GET` を指定すると、ドキュメント検索時と同じルールでトークナイズされます。省略された場合、 `ADD` モードでトークナイズされます。

デフォルトのモードは `ADD` です。

以下は `ADD` モードの例です。

実行例:

    tokenize TokenBigram "Fulltext Search" --mode ADD
    # [
    #   [
    #     0,
    #     1408017697.66886,
    #     0.00126171112060547
    #   ],
    #   [
    #     {
    #       "value": "Fu",
    #       "position": 0
    #     },
    #     {
    #       "value": "ul",
    #       "position": 1
    #     },
    #     {
    #       "value": "ll",
    #       "position": 2
    #     },
    #     {
    #       "value": "lt",
    #       "position": 3
    #     },
    #     {
    #       "value": "te",
    #       "position": 4
    #     },
    #     {
    #       "value": "ex",
    #       "position": 5
    #     },
    #     {
    #       "value": "xt",
    #       "position": 6
    #     },
    #     {
    #       "value": "t ",
    #       "position": 7
    #     },
    #     {
    #       "value": " S",
    #       "position": 8
    #     },
    #     {
    #       "value": "Se",
    #       "position": 9
    #     },
    #     {
    #       "value": "ea",
    #       "position": 10
    #     },
    #     {
    #       "value": "ar",
    #       "position": 11
    #     },
    #     {
    #       "value": "rc",
    #       "position": 12
    #     },
    #     {
    #       "value": "ch",
    #       "position": 13
    #     },
    #     {
    #       "value": "h",
    #       "position": 14
    #     }
    #   ]
    # ]

最後のアルファベットは1文字でトークナイズされています。

以下は `GET` モードの例です。

実行例:

    tokenize TokenBigram "Fulltext Search" --mode GET
    # [
    #   [
    #     0,
    #     1408017732.62883,
    #     0.000665903091430664
    #   ],
    #   [
    #     {
    #       "value": "Fu",
    #       "position": 0
    #     },
    #     {
    #       "value": "ul",
    #       "position": 1
    #     },
    #     {
    #       "value": "ll",
    #       "position": 2
    #     },
    #     {
    #       "value": "lt",
    #       "position": 3
    #     },
    #     {
    #       "value": "te",
    #       "position": 4
    #     },
    #     {
    #       "value": "ex",
    #       "position": 5
    #     },
    #     {
    #       "value": "xt",
    #       "position": 6
    #     },
    #     {
    #       "value": "t ",
    #       "position": 7
    #     },
    #     {
    #       "value": " S",
    #       "position": 8
    #     },
    #     {
    #       "value": "Se",
    #       "position": 9
    #     },
    #     {
    #       "value": "ea",
    #       "position": 10
    #     },
    #     {
    #       "value": "ar",
    #       "position": 11
    #     },
    #     {
    #       "value": "rc",
    #       "position": 12
    #     },
    #     {
    #       "value": "ch",
    #       "position": 13
    #     }
    #   ]
    # ]

最後のアルファベットは2文字でトークナイズされています。

#### 7.3.41.4.2.4. `token_filters`

トークンフィルターを指定します。 `tokenize` コマンドは `token_filters` という名前のトークンフィルターを使います。

トークンフィルターについては トークンフィルター を参照してください。

## 7.3.41.5. 戻り値

`tokenize` コマンドはトークナイズしたトークンをすべて返します。各トークンはトークン自身の文字列情報以外にいくつかの属性を持ちます。属性は今後増えていく可能性があります:

    [HEADER, tokens]

`HEADER`

> `HEADER` については 出力形式 を参照してください。

`tokens`

> `tokens` はトークンの配列です。トークンは以下の属性を持ったオブジェクトです。

> 名前 | 説明
> --- | ---
> `value` | トークン自身
> `position` | N番目のトークン。

## 7.3.41.6. 参考

- トークナイザー

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