停用词是非常常用、在几乎每一个文档中出现并且没有任何区分度的词。因此，在全文搜索的环境中它们可以被忽略。例如，每一段英语文本都包含a和the等次，因此把它们存储在一个索引中是没有用处的。但是，停用词确实会影响在tsvector中的位置，这进而会影响排名：

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

缺失的位置 1、2、4 是因为停用词。文档的排名计算在使用和不使用停用词的情况下是很不同的：

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

如何对待停用词是由指定词典决定的。例如，ispell词典首先正规化词并且查看停用词列表，而Snowball词干分析器首先检查停用词的列表。这种不同行为的原因是一冲降低噪声的尝试。

simple词典模板的操作是将输入记号转换为小写形式并且根据一个停用词文件检查它。如果该记号在该文件中被找到，则返回一个空数组，导致该记号被丢弃。否则，该词的小写形式被返回作为正规化的词位。作为一种选择，该词典可以被配置为将非停用词报告为未识别，允许它们被传递给列表中的下一个词典。

下面是一个使用simple模板的词典定义的例子：

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

这里，english是一个停用词文件的基本名称。该文件的全名将是$SHAREDIR/tsearch_data/english.stop，其中$SHAREDIR表示LightDB安装的共享数据目录，通常是/home/lightdb/stage/lightdb-x/share（如果不确定，使用lt_config --sharedir）。该文件格式是一个词的列表，每行一个。空行和尾部的空格都被忽略，并且大写也被折叠成小写，但是没有其他对该文件内容的处理。

现在我们能够测试我们的词典：

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

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

如果没有在停用词文件中找到，我们也可以选择返回NULL而不是小写形式的词。这种行为可以通过设置词典的Accept参数为false来选择。继续该例子：

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
-----------
 {}

在使用默认值Accept = true，只有把一个simple词典放在词典列表的尾部才有用，因为它将不会传递任何记号给后续的词典。相反，Accept = false只有当至少有一个后续词典的情况下才有用。

这个词典模板被用来创建用于同义词替换的词典。不支持短语（使用分类词典模板（Section 13.6.4）可以支持）。一个同义词词典可以被用来解决语言学问题，例如，阻止一个英语词干分析器词典把词“Paris”缩减成“pari”。在同义词词典中有一行Paris paris并把它放在english_stem词典之前就足够了。例如：

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,english_stem} | my_synonym | {paris}

synonym模板要求的唯一参数是SYNONYMS，它是其配置文件的基本名 — 上例中的my_synonyms。该文件的完整名称将是$SHAREDIR/tsearch_data/my_synonyms.syn（其中$SHAREDIR表示LightDB安装的共享数据目录）。该文件格式是每行一个要被替换的词，后面跟着它的同义词，用空白分隔。空行和结尾的空格会被忽略。

synonym模板还有一个可选的参数CaseSensitive，其默认值为false。当CaseSensitive为false时，同义词文件中的词被折叠成小写，这和输入记号一样。当它为true时，词和记号将不会被折叠成小写，但是比较时就好像被折叠过一样。

一个星号（*）可以被放置在配置文件中一个同义词的末尾。这表示该同义词是一个前缀。当项被用在to_tsvector()中时，星号会被忽略；当它被用在to_tsquery()中时，结果将是一个带有前缀匹配标记器（见Section 13.3.2）的查询项。例如，假设我们在$SHAREDIR/tsearch_data/synonym_sample.syn中有这些项：

postgres        pgsql
postgresql      pgsql
postgre pgsql
gogle   googl
indices index*

那么我们将得到这些结果：

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)

一个分类词典（有时被简写成TZ）是一个词的集合，其中包括了词与短语之间的联系，即广义词（BT）、狭义词（NT）、首选词、非首选词、相关词等。

基本上一个分类词典会用一个首选词替换所有非首选词，并且也可选择地保留原始术语用于索引。LightDB的分类词典的当前实现是同义词词典的一个扩展，并增加了短语支持。一个分类词典要求一个下列格式的配置文件：

# this is a comment
sample word(s) : indexed word(s)
more sample word(s) : more indexed word(s)
...

其中冒号（:）符号扮演了一个短语及其替换之间的定界符。

一个分类词典使用一个子词典（在词典的配置中指定）在检查短语匹配之前正规化输入文本。只能选择一个子词典。如果子词典无法识别一个词，将报告一个错误。在这种情况下，你应该移除该词的使用或者让子词典学会这个词。你可以在一个被索引词的开头放上一个星号（*）来跳过在其上应用子词典，但是所有采样词必须被子词典知道。

如果有多个短语匹配输入，则分类词典选择最长的那一个，并且使用最后的定义打破连结。

由子词典识别的特定停用词不能够被指定；改用?标记任何可以出现停用词的地方。例如，假定根据子词典a和the是停用词：

? one ? two : swsw

匹配a one the two和the one a two；两者都将被swsw替换。

由于一个分类词典具有识别短语的能力，它必须记住它的状态并与解析器交互。一个分类词典使用这些任务来检查它是否应当处理下一个词或者停止累积。分类词典必须被小心地配置。例如，如果分类词典被分配只处理asciiword记号，则一个形如one 7的分类词典定义将不会工作，因为记号类型uint没有被分配给该分类词典。

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

ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION russian
    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'

Ispell词典模板支持词法词典，它可以把一个词的很多不同语言学的形式正规化成相同的词位。例如，一个英语Ispell词典可以匹配搜索词bank的词尾变化和词形变化，例如banking、banked、banks、banks'和bank's。

标准的LightDB发布不包括任何Ispell配置文件。用于很多种语言的词典可以从Ispell得到。此外，也支持一些更现代的词典文件格式 — MySpell（OO < 2.0.1）和Hunspell（OO >= 2.0.2）。一个很大的词典列表在OpenOffice Wiki上可以得到。

要创建一个Ispell词典，执行这三步：

这里，DictFile、AffFile和StopWords指定词典、词缀和停用词文件的基础名称。停用词文件的格式和前面解释的simple词典类型相同。其他文件的格式在这里没有指定，但是也可以从上面提到的网站获得。

Ispell 词典通常识别一个有限集合的词，这样它们后面应该跟着另一个更广义的词典；例如，一个 Snowball 词典，它可以识别所有东西。

Ispell的.affix文件具有下面的结构：

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

.dict文件具有下面的结构：

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

.dict文件的格式是：

basic_form/affix_class_name

在.affix文件中，每一个词缀标志以下面的格式描述：

condition > [-stripping_letters,] adding_affix

这里的条件具有和正则表达式相似的格式。它可以使用分组[...]和[^...]。例如，[AEIOU]Y表示词的最后一个字母是"y"并且倒数第二个字母是"a"、"e"、"i"、"o"或者"u"。[^EY]表示最后一个字母既不是"e"也不是"y"。

Ispell 词典支持划分复合词，这是一个有用的特性。注意词缀文件应该用compoundwords controlled语句指定一个特殊标志，它标记可以参与到复合格式中的词典词：

compoundwords  controlled z

下面是挪威语的一些例子：

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

MySpell格式是Hunspell格式的一个子集。Hunspell的.affix文件具有下面的结构：

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]

一个词缀类的第一行是头部。头部后面列出了词缀规则的域：

.dict文件看起来和Ispell的.dict文件相似：

larder/M
lardy/RT
large/RSPMYT
largehearted

Snowball词典模板基于 Martin Porter 的一个项目，他是流行的英语 Porter 词干分析算法的发明者。Snowball 现在对许多语言提供词干分析算法（详见Snowball 站点）。每一个算法懂得按照其语言中的拼写，如何缩减词的常见变体形式为一个基础或词干。一个 Snowball 词典要求一个language参数来标识要用哪种词干分析器，并且可以选择地指定一个stopword文件名来给出一个要被消除的词列表（LightDB的标准停用词列表也是由 Snowball 项目提供的）。例如，有一个内建的定义等效于

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

停用词文件格式和已经解释的一样。

一个Snowball词典识别所有的东西，不管它能不能简化该词，因此它应当被放置在词典列表的最后。把它放在任何其他词典前面是没有用处的，因为一个记号永远不会穿过它而进入到下一个词典。