Telegramにおける中国語メッセージ検索機能の強化

結論

Telegramにおける中国語メッセージの検索効果を改善するには、手動で見えない区切り文字を挿入するか、カスタムTokenizerを開発することで実現できます。さらに、AI技術を活用したセマンティック検索も検索精度を大幅に向上させることができます。

要点

Telegramデータベース：TelegramはSQLiteをデータベースとして使用しています。
全文検索メカニズム：Telegramの全文検索機能は、Tokenizerを介して文字列をフレーズに分割し、ハッシュ値を生成します。検索時にはハッシュテーブルと照合が行われます。
トークン生成器：トークン生成器は、セパレーターと区切り文字に依存して文字列を分割します。
トークンの定義：セパレーターと区切り文字以外の内容は「トークン」と見なされ、大文字（*）、数字（N）、その他の文字（Co）の3種類が含まれます。
CJK文字の処理：中国語、日本語、韓国語の文字（CJK文字）はUnicode CJKに属しており、その多くがトークンとして認識されます。

漢字間に区切り文字がないため、Telegramは漢字の文字列全体をハッシュ処理するため、検索効果が低下します。本稿では、コードの観点からTelegramにおける中国語メッセージ検索の限界について深く掘り下げて考察しました。

改善提案

区切り文字の手動挿入：漢字間に見えない区切り文字を手動で追加することで、検索効果を向上させます。
カスタムTokenizerの開発：カスタムTokenizerを開発し、Telegramクライアントを修正して検索機能を強化します。

AIセマンティック検索

従来の検索方法に加えて、AIの導入はセマンティック検索により良い解決策を提供します。プロジェクト telegram-search は埋め込みモデルを使用しており、キーワードが正確に一致しなくても、ユーザーは必要なコンテンツを見つけることができます。例えば、「昨晚吃饭的那个人」(昨夜食事をしたあの人)と入力すると、「昨天晚上和我们一起吃饭的男的」(昨夜、私たちと一緒に食事をした男性)を検索できます。

これらの方法により、Telegramにおける中国語メッセージの検索体験を大幅に向上させることができます。