Стоп-словами называются слова, которые встречаются очень часто, практически в каждом документе, и поэтому не имеют различительной ценности. Таким образом, при полнотекстовом поиске их можно игнорировать. Например, в каждом английском тексте содержатся артикли a и the, так что хранить их в индексе бессмысленно. Однако стоп-слова влияют на позиции лексем в значении tsvector, от чего, в свою очередь, зависит ранжирование:

SELECT to_tsvector('english', 'in the list of stop words');
        to_tsvector
----------------------------
 'list':3 'stop':5 'word':6

В результате отсутствуют позиции 1,2,4, потому что фрагменты в этих позициях оказались стоп-словами. Ранги, вычисленные для документов со стоп-словами и без них, могут значительно различаться:

SELECT ts_rank_cd (to_tsvector('english', 'in the list of stop words'),
  to_tsquery('list & stop'));
 ts_rank_cd
------------
       0.05

SELECT ts_rank_cd (to_tsvector('english', 'list stop words'),
  to_tsquery('list & stop'));
 ts_rank_cd
------------
        0.1

Как именно обрабатывать стоп-слова, определяет сам словарь. Например, словари ispell сначала нормализуют слова, а затем просматривают список стоп-слов, тогда как стеммеры Snowball просматривают свой список стоп-слов в первую очередь. Это различие в поведении объясняется стремлением уменьшить шум.

Работа шаблона словарей simple сводится к преобразованию входного фрагмента в нижний регистр и проверки результата по файлу со списком стоп-слов. Если это слово находится в файле, словарь возвращает пустой массив и фрагмент исключается из дальнейшего рассмотрения. В противном случае словарь возвращает в качестве нормализованной лексемы слово в нижнем регистре. Этот словарь можно настроить и так, чтобы все слова, кроме стоп-слов, считались неопознанными и передавались следующему словарю в списке.

Определить словарь на основе шаблона simple можно так:

CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY public.simple_dict (
    TEMPLATE = pg_catalog.simple,
    STOPWORDS = english
);

Здесь english — базовое имя файла со стоп-словами. Полным именем файла будет $SHAREDIR/tsearch_data/english.stop, где $SHAREDIR указывает на каталог с общими данными Postgres Pro, часто это /usr/local/share/postgresql (точно узнать его можно с помощью команды pg_config --sharedir). Этот текстовый файл должен содержать просто список слов, по одному слову в строке. Пустые строки и окружающие пробелы игнорируются, все символы переводятся в нижний регистр и на этом обработка файла заканчивается.

Теперь мы можем проверить наш словарь:

SELECT ts_lexize('public.simple_dict', 'YeS');
 ts_lexize
-----------
 {yes}

SELECT ts_lexize('public.simple_dict', 'The');
 ts_lexize
-----------
 {}

Мы также можем настроить словарь так, чтобы он возвращал NULL вместо слова в нижнем регистре, если оно не находится в файле стоп-слов. Для этого нужно присвоить параметру Accept значение false. Продолжая наш пример:

ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY public.simple_dict ( Accept = false );

SELECT ts_lexize('public.simple_dict', 'YeS');
 ts_lexize
-----------


SELECT ts_lexize('public.simple_dict', 'The');
 ts_lexize
-----------
 {}

Со значением Accept = true (по умолчанию) словарь simple имеет смысл включать только в конце списка словарей, так как он никогда не передаст фрагмент следующему словарю. И напротив, Accept = false имеет смысл, только если за ним следует ещё минимум один словарь.

Этот шаблон словарей используется для создания словарей, заменяющих слова синонимами. Словосочетания такие словари не поддерживают (используйте для этого тезаурус (Подраздел 12.6.4)). Словарь синонимов может помочь в преодолении лингвистических проблем, например, не дать стеммеру английского уменьшить слово «Paris» до «pari». Для этого достаточно поместить в словарь синонимов строку Paris paris и поставить этот словарь перед словарём english_stem. Например:

SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris');
   alias  |   description  | token|  dictionaries |  dictionary | lexemes
----------+----------------+------+---------------+-------------+--------
 asciiword| Word, all ASCII| Paris| {english_stem}| english_stem| {pari}

CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym (
    TEMPLATE = synonym,
    SYNONYMS = my_synonyms
);

ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english
    ALTER MAPPING FOR asciiword
    WITH my_synonym, english_stem;

SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris');
   alias  |   description  | token| dictionaries | dictionary| lexemes
----------+----------------+------+--------------+-----------+--------
 asciiword| Word, all ASCII| Paris| {my_synonym, | my_synonym| {paris}
          |                |      | english_stem}|           |

Шаблон synonym принимает единственный параметр, SYNONYMS, в котором задаётся базовое имя его файла конфигурации — в данном примере это my_synonyms. Полным именем файла будет $SHAREDIR/tsearch_data/my_synonyms.syn (где $SHAREDIR указывает на каталог общих данных Postgres Pro). Содержимое этого файла должны составлять строки с двумя словами в каждой (первое — заменяемое слово, а второе — его синоним), разделёнными пробелами. Пустые строки и окружающие пробелы при разборе этого файла игнорируются.

Шаблон synonym также принимает необязательный параметр CaseSensitive, который по умолчанию имеет значение false. Когда CaseSensitive равен false, слова в файле синонимов переводятся в нижний регистр, вместе с проверяемыми фрагментами. Если же он не равен true, регистр слов в файле и проверяемых фрагментов не меняются, они сравниваются «как есть».

В конце синонима в этом файле можно добавить звёздочку (*), тогда этот синоним будет рассматриваться как префикс. Эта звёздочка будет игнорироваться в to_tsvector(), но to_tsquery() изменит результат, добавив в него маркер сопоставления префикса (см. Подраздел 12.3.2). Например, предположим, что файл $SHAREDIR/tsearch_data/synonym_sample.syn имеет следующее содержание:

postgres        pgsql
postgresql      pgsql
postgre pgsql
gogle   googl
indices index*

С ним мы получим такие результаты:

mydb=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY syn (template=synonym, synonyms='synonym_sample');
mydb=# SELECT ts_lexize('syn', 'indices');
 ts_lexize
-----------
 {index}
(1 row)

mydb=# CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION tst (copy=simple);
mydb=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION tst ALTER MAPPING FOR asciiword WITH syn;
mydb=# SELECT to_tsvector('tst', 'indices');
 to_tsvector
-------------
 'index':1
(1 row)

mydb=# SELECT to_tsquery('tst', 'indices');
 to_tsquery
------------
 'index':*
(1 row)

mydb=# SELECT 'indexes are very useful'::tsvector;
            tsvector             
---------------------------------
 'are' 'indexes' 'useful' 'very'
(1 row)

mydb=# SELECT 'indexes are very useful'::tsvector @@ to_tsquery('tst', 'indices');
 ?column?
----------
 t
(1 row)

Тезаурус (или сокращённо TZ) содержит набор слов и информацию о связях слов и словосочетаний, то есть более широкие понятия (Broader Terms, BT), более узкие понятия (Narrow Terms, NT), предпочитаемые названия, исключаемые названия, связанные понятия и т. д.

В основном тезаурус заменяет исключаемые слова и словосочетания предпочитаемыми и может также сохранить исходные слова для индексации. Текущая реализация тезауруса в Postgres Pro представляет собой расширение словаря синонимов с поддержкой фраз. Конфигурация тезауруса определяется файлом следующего формата:

# это комментарий
образец слов(а) : индексируемые слова
другой образец слов(а) : другие индексируемые слова
...

Здесь двоеточие (:) служит разделителем между исходной фразой и её заменой.

Прежде чем проверять соответствие фраз, тезаурус нормализует файл конфигурации, используя внутренний словарь (который указывается в конфигурации словаря-тезауруса). Этот внутренний словарь для тезауруса может быть только одним. Если он не сможет распознать какое-либо слово, произойдёт ошибка. В этом случае необходимо либо исключить это слово, либо добавить его во внутренний словарь. Также можно добавить звёздочку (*) перед индексируемыми словами, чтобы они не проверялись по внутреннему словарю, но все слова-образцы должны быть известны внутреннему словарю.

Если входному фрагменту соответствуют несколько фраз в этом списке, тезаурус выберет самое длинное определение, а если таких окажется несколько, самое последнее из них.

Выделить во фразе какие-то стоп-слова нельзя; вместо этого можно вставить ? в том месте, где может оказаться стоп-слово. Например, в предположении, что a и the — стоп-слова по внутреннему словарю:

? one ? two : swsw

соответствует входным строкам a one the two и the one a two, так что обе эти строки будут заменены на swsw.

Как и обычный словарь, тезаурус должен привязываться к лексемам определённых типов. Так как тезаурус может распознавать фразы, он должен запоминать своё состояние и взаимодействовать с анализатором. Учитывая свои привязки, он может либо обрабатывать следующий фрагмент, либо прекратить накопление фразы. Поэтому настройка тезаурусов в системе требует особого внимания. Например, если привязать тезаурус только к типу фрагментов asciiword, тогда определение в тезаурусе one 7 не будет работать, так как этот тезаурус не связан с типом uint.

CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_simple (
    TEMPLATE = thesaurus,
    DictFile = mythesaurus,
    Dictionary = pg_catalog.english_stem
);

ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english
    ALTER MAPPING FOR asciiword, asciihword, hword_asciipart
    WITH thesaurus_simple;

supernovae stars : sn
crab nebulae : crab

CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro (
    TEMPLATE = thesaurus,
    DictFile = thesaurus_astro,
    Dictionary = english_stem
);

ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION russian
    ALTER MAPPING FOR asciiword, asciihword, hword_asciipart
    WITH thesaurus_astro, english_stem;

SELECT plainto_tsquery('supernova star');
 plainto_tsquery
-----------------
 'sn'

SELECT to_tsvector('supernova star');
 to_tsvector
-------------
 'sn':1

SELECT to_tsquery(' ''supernova star''');
 to_tsquery
------------
 'sn'

supernovae stars : sn supernovae stars

SELECT plainto_tsquery('supernova star');
       plainto_tsquery
-----------------------------
 'sn' & 'supernova' & 'star'

Шаблон словарей Ispell поддерживает морфологические словари, которые могут сводить множество разных лингвистических форм слова к одной лексеме. Например, английский словарь Ispell может связать вместе все склонения и спряжения ключевого слова bank: banking, banked, banks, banks',bank's и т. п.

Стандартный дистрибутив Postgres Pro не включает файлы конфигурации Ispell. Загрузить словари для множества языков можно со страницы Ispell. Кроме того, поддерживаются и другие современные форматы словарей: MySpell (OO < 2.0.1) и Hunspell (OO >= 2.0.2). Большой набор соответствующих словарей можно найти на странице OpenOffice Wiki.

Чтобы создать словарь Ispell, выполните следующие действия:

Здесь параметры DictFile, AffFile и StopWords определяют базовые имена файлов словаря, аффиксов и стоп-слов. Файл стоп-слов должен иметь тот же формат, что рассматривался выше в описании словаря simple. Формат других файлов здесь не рассматривается, но его можно узнать по вышеуказанным веб-адресам.

Словари Ispell обычно воспринимают ограниченный набор слов, так что за ними следует подключить другой, более общий словарь, например, Snowball, который принимает всё.

Файл .affix для Ispell имеет такую структуру:

prefixes
flag *A:
    .           >   RE      # As in enter > reenter
suffixes
flag T:
    E           >   ST      # As in late > latest
    [^AEIOU]Y   >   -Y,IEST # As in dirty > dirtiest
    [AEIOU]Y    >   EST     # As in gray > grayest
    [^EY]       >   EST     # As in small > smallest

А файл .dict — такую:

lapse/ADGRS
lard/DGRS
large/PRTY
lark/MRS

Формат файла .dict следующий:

basic_form/affix_class_name

В файле .affix каждый флаг аффиксов описывается в следующем формате:

условие > [-отсекаемые_буквы,] добавляемый_аффикс

Здесь условие записывается в формате, подобном формату регулярных выражений. В нём возможно описать группы [...] и [^...]. Например, запись [AEIOU]Y означает, что последняя буква слова — "y", а предпоследней может быть "a", "e", "i", "o" или "u". Запись [^EY] означает, что последняя буква не "e" и не "y".

Словари Ispell поддерживают разделение составных слов, что бывает полезно. Заметьте, что для этого в файле аффиксов нужно пометить специальным оператором compoundwords controlled слова, которые могут участвовать в составных образованиях:

compoundwords  controlled z

Вот как это работает для норвежского языка:

SELECT ts_lexize('norwegian_ispell',
  'overbuljongterningpakkmesterassistent');
   {over,buljong,terning,pakk,mester,assistent}
SELECT ts_lexize('norwegian_ispell', 'sjokoladefabrikk');
   {sjokoladefabrikk,sjokolade,fabrikk}

Формат MySpell представляет собой подмножество формата Hunspell. Файл .affix словаря Hunspell имеет следующую структуру:

PFX A Y 1
PFX A   0     re         .
SFX T N 4
SFX T   0     st         e
SFX T   y     iest       [^aeiou]y
SFX T   0     est        [aeiou]y
SFX T   0     est        [^ey]

Первая строка класса аффиксов — заголовок. Поля правил аффиксов указываются после заголовка:

Файл .dict подобен файлу .dict словаря Ispell:

larder/M
lardy/RT
large/RSPMYT
largehearted

Шаблон словарей Snowball основан на проекте Мартина Потера, изобретателя популярного алгоритма стемминга для английского языка. Сейчас Snowball предлагает алгоритмы и для многих других языков (за подробностями обратитесь на сайт Snowball). Каждый алгоритм знает, как для данного языка свести распространённые словоформы к начальной форме. Для словаря Snowball задаётся обязательный параметр language, определяющий, какой именно стеммер использовать, и может задаваться параметр stopword, указывающий файл со списком исключаемых слов. (Стандартные списки стоп-слов Postgres Pro используется также в и проекте Snowball.) Например, встроенное определение выглядит так

CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY english_stem (
    TEMPLATE = snowball,
    Language = english,
    StopWords = english
);

Формат файла стоп-слов не отличается от рассмотренного ранее.

Словарь Snowball распознаёт любые фрагменты, даже если он не может упростить слова, так что он должен быть самым последним в списке словарей. Помещать его перед другими словарями нет смысла, так как после него никакой фрагмент не будет передан следующему словарю.