惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Y
Y Combinator Blog
V
V2EX
Jina AI
Jina AI
爱范儿
爱范儿
M
MIT News - Artificial intelligence
量子位
L
LangChain Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
罗磊的独立博客
腾讯CDC
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
P
Proofpoint News Feed
宝玉的分享
宝玉的分享
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Last Week in AI
Last Week in AI
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
F
Fortinet All Blogs
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
博客园 - 聂微东
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Vercel News
Vercel News
T
The Blog of Author Tim Ferriss

DEV Community

Authentication Security Deep Dive: From Brute Force to Salted Hashing (With Java Examples) Why AI Systems Don’t Fail — They Drift Spilling beans for how i learn for exam😁"Reinforcement Learning Cheat Sheet" I Replaced Chrome with Safari for AI Browser Automation. Here's What Broke (and What Finally Worked) How Python Borrows Other People's Work The $40 Architecture: Processing 1 Billion API Requests with 99.99% Uptime Vibe Coding: A Workflow Guide (From Zero to SaaS) Most webhook security guides protect the wrong side. The scary part is delivery. Headless CMS for TanStack Start: Build a Blog with Cosmic EU Age Verification App "Hacked in 2 Minutes" — What Actually Happened Comfy Cloud’s delete function does not actually remove files Running AI Models on GPU Cloud Servers: A Beginner Guide Event-driven media intelligence with AWS Step Functions and Bedrock I scored 500 AI prompts across 8 quality dimensions — here's what broke How to Call Google Gemini API from Next.js (Free Tier, No Backend Needed) The Portal Protocol: Reclaiming Human Connection in the Age of AI How to Fix Your Team's Scattered Knowledge Problem With a Self-Hosted Forum Intro to tc Cloud Functors: A Graph-First Mental Model for the Modern Cloud Designing Multi-Tenant Backends With Both Ownership and Team Access I Built a Neumorphic CSS Library with 77+ Components — Here's What I Learned PostgreSQL Performance Optimization: Why Connection Pooling Is Critical at Scale Cómo construí un SaaS multi-rubro para gestionar expensas en Argentina con FastAPI + Vue 3 🚀 I Built an Ethical Hacking Scanner Tool – Open Source Project I Replaced /usage and /context in Claude Code With a Single Statusline A Pythonic Way to Handle Emails (IMAP/SMTP) with Auto-Discovery and AI-Ready Design I Collected 8.9 Million Polymarket Price Points — Here's What I Found About How Markets Really Move EcoTrack AI — Carbon Footprint Tracker & Dashboard Everyone's Using AI. No One Agrees How. 5 self-hosted ebook managers worth trying in 2026 Building Your First AI Agent with LangChain: From Chatbot to Autonomous Assistant
Український лематизатор тепер вбудовано в Manticore Search
Sergey Nikolaev · 2026-06-23 · via DEV Community

Коротко

починаючи з релізу 27.1.5 український лематизатор більше не потребує окремого Python-стека.
Раніше потрібно було встановлювати окремий пакет, Python 3.9, pymorphy2 і українські словники.
Гарна новина - тепер словник уже входить до Manticore.

Достатньо лише ввімкнути явно морфологію:

morphology='lemmatize_uk_all'

Окремо додавати українські символи до charset_table також вже не потрібно: стандартний non_cont містить мапінги для є, і, ї, ґ.
А от апостроф для української мови важливий, але тут є один важливий нюанс. Якщо просто додати його в charset_table це може зачепити данні на англійській мові, де апостроф також використовується.

Саме тому для українських текстів ми рекомендуємо використовувати окрему таблицю з власним charset_table та апострофом, а не змішувати українську з англійською чи іншими мовами в одній таблиці.

Це все що потрібно урахувати для повноцінної підтримки Української в ManticoreSearch. Ніяких словників, пакетів чи скриптів. Тепер все працює прямо "з коробки"

Що таке лематизатор

У повнотекстовому пошуку часто потрібно знайти слово не лише в тій формі, яку ввів користувач. У документі може бути мрії, а користувач шукає мрія. Або в тексті є інтернет-магазину, а в запиті приходить інтернет-магазин. Людина легко бачить, що це форми того самого слова. Для пошукового рушія без морфології це різні токени.

Для цього в пошукових рушіях використовують стемінг і лематизацію.

Стемер зазвичай працює за правилами: відкидає або замінює закінчення. Це швидко, але результат буває грубим і не завжди схожим на справжнє слово.

Лематизатор спирається на словник і морфологію, щоб отримати нормальну форму слова. Для української мови це особливо помітно через відмінки, рід і число.

Що змінилося

Якщо ви вже пробували українську лематизацію в Manticore, то проблема могла бути не в самому пошуку, а у встановленні:

  • окремий manticore-lemmatizer-uk;
  • Python 3.9 з --enable-shared;
  • pymorphy2 і pymorphy2-dicts-uk;
  • додаткові системні залежності.

Тепер український словник постачається як звичайний мовний файл uk.pak, а Manticore завантажує його напряму. Вам залишається налаштувати таблицю: вказати потрібну morphology і працювати далі.

Мінімальна конфігурація

Створимо таблицю для українських текстів:

CREATE TABLE uk_docs(title text)
  morphology='lemmatize_uk_all'
  charset_table='non_cont,U+0027';

Тут важливо ввімкнути морфологію:

  • morphology='lemmatize_uk_all' вмикає український лематизатор та індексує усі знайдені нормальні форми.

Для української мови додаємо лише апостроф (U+0027), щоб слова на кшталт обов'язковим індексувалися як один токен.

Для однієї нормальної форми підійде lemmatize_uk. Щоб індексувати усі можливі форми, виберіть lemmatize_uk_all.

Перевіримо на прикладі

Додамо кілька документів:

INSERT INTO uk_docs VALUES
  (1, 'мрії про червону сукню'),
  (2, 'каталог інтернет-магазину'),
  (3, 'команд-учасниць запросили на зустріч');

Запит мрія знаходить документ, де слово записано як мрії:

SELECT id, title FROM uk_docs WHERE MATCH('мрія') ORDER BY id ASC;

+------+---------------------------+
| id   | title                     |
+------+---------------------------+
|    1 | мрії про червону сукню    |
+------+---------------------------+

Запит червоний знаходить червону:

SELECT id, title FROM uk_docs WHERE MATCH('червоний') ORDER BY id ASC;

+------+---------------------------+
| id   | title                     |
+------+---------------------------+
|    1 | мрії про червону сукню    |
+------+---------------------------+

А інтернет-магазин знаходить інтернет-магазину:

SELECT id, title FROM uk_docs WHERE MATCH('інтернет-магазин') ORDER BY id ASC;

+------+---------------------------+
| id   | title                     |
+------+---------------------------+
|    2 | каталог інтернет-магазину |
+------+---------------------------+

Що відбувається з токенами

Якщо хочете побачити не лише результат пошуку, а й саму нормалізацію, використовуйте CALL KEYWORDS:

CALL KEYWORDS(
  'мрії червона інтернет-магазину команд-учасниць',
  'uk_docs'
);

+------+--------------------+--------------+
| qpos | tokenized          | normalized   |
+------+--------------------+--------------+
| 1    | мрії               | мрія         |
| 2    | червона            | червоний     |
| 3    | інтернет           | інтернет     |
| 4    | магазину           | магазин      |
| 5    | команд             | команда      |
| 6    | учасниць           | учасниця     |
+------+--------------------+--------------+

Тут добре видно різницю з простим обрізанням закінчень: на виході маємо нормальні форми слів, за якими вже можна шукати. мрії перетворюється на мрія, червона на червоний, магазину на магазин.

Що варто пам'ятати

Користуватися українським лематизатором стало простіше, але для кожної таблиці його все одно треба ввімкнути явно через morphology.

Стандартний charset_table=non_cont уже покриває українські символи є, і, ї, ґ. Якщо ви задаєте таблицю саме для українських текстів, достатньо додати до нього апостроф: charset_table='non_cont,U+0027'.

Якщо ви використовуєте офіційні пакети або образи Manticore Search актуальних версій, український uk.pak уже має бути на місці. Якщо у вас власна збірка або нестандартне розташування файлів, перевірте, що lemmatizer_base вказує на каталог, де лежить uk.pak.

Докладніше про налаштування морфології можна прочитати в документації: morphology.