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域名备案_香港服务器vpn_测评

来源:胜利云 发布时间:2021-05-02 21:52 标签:服务器香港备案测评域名
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基本上有两种方法来进行文本分析:

暴力方法是将文本作为一个整体使用,并使用"深度学习"技术对文本进行分类。最常见的分类是情感和主观性极性。根据语料库的类型,即使是来自twitter、电影和产品评论的短文本,结果也可能相当不错。但是,由于语言的本质是能够以多种方式传达各种信息,并且由于您主要需要大量的训练数据,这种方法的实用性有限。

第二种逐步方法也可以使用通过深度学习技术训练的模型,但以更可控的方式和组合的方式在一种工艺管道中与其他技术相结合。例如,对于语法分析,一个经过深度学习训练的模型可以很好地用于创建单词包,随后可以通过应用聚类算法对其进行评估,从而在文本中找到相似的主题。

对于概念证明,我们采用了两种方法。一个简单的文本情感评分和一个单词索引管道。单词索引可以用于进一步的研究如

1。在新闻或论坛或论坛上积极诠释品牌的趋势2具有高关联概率的词组

作为文本语料库,我们使用的是我们每天搜集的在线媒体文章。首先,我们选择了2份法语报纸(《费加罗报》、《世界报》)、2份西班牙语报纸(《世界报》、《国家报》)和3份德国报纸(《明镜报》、《法兹报》、《苏德报》)。有关我们如何清理在线媒体网站的更多详细信息,请查看使用SAP Data Intelligence清理博客网站。

您可以找到所有代码(自定义运算符、测试脚本和管道)、Dockerfile和自述文件.md-文件在公共github SAP samples/data intelligence text analysis.

该项目作为联合项目完成与李金兰、爱德华多·维尔拉斯克和科尼利厄斯·谢弗一起努力。没有他们的热情、创造力和专业知识,我们不可能成功地完成这个项目。

作为第一步,我们使用了NLP包textblob的情感算法,以快速取胜。在没有进一步的文本清理的情况下,我们使用法语、德语和英语的textblob算法来获得极性(-1:负到1:正)和主观性(0-中性到1-主观性)。底层算法是一个基于电影评论的模型。考虑到警告,云服务器服务器,我们了解到结果至少是一个很好的指标。

Docker Image

对于Docker文件,只需在任何支持Python的Docker Image(也安装了pandas包)中添加几行额外的行。

Operator text\u Emotation

所有情绪处理都封装在一个操作符中一进两出(1。数据,2。日志记录)。数据的数据类型是至少有3列的数据帧:

文本\ id–文本索引文本–纯文本语言–包含大写字母的语言代码ISO 639-1

目前仅支持英语、法语和德语三种语言,但如果支持textblob,大数据与云计算,则可以轻松扩展到其他语言。运算符中有一个函数正在为支持语言执行相应的textblob调用,并应用于数据帧的每一行。

情感管道

在我们的示例中,管道从对象存储(JSON格式)读取存储的新闻文章,经过一些处理后将结果保存到HANA数据库。您可以看到两个格式转换操作符(JSON_df、df_csv)和一个条件终止门(gate),它们可以从我的github存储库sdi_utils下载,我在那里收集了所有开发的实用程序。最有可能的是,在即将发布的版本中,电商平台数据分析,特别是当vtypes可用时,

文本准备操作员正在对数据进行必要的设置,大数据需要学习什么,然后再将其发送到文本,例如重命名列、从文本中删除html标记、设置语言,等等。这是中间步骤,在使用不同格式输入的管道后,保持核心操作符不变是必要的。

在项目期间,我们了解到将任务分为两个阶段是有意义的:

这两个阶段的方法由两个管道反映。

标记文本

用于拆分文本在语法实体中使用了开源框架spaCy。此外,实体检测(人员、组织、位置)也可以应用,尽管只有实体类型的人员(PER)提供了令人满意的结果。这是两阶段流程中比较耗时的流程步骤。

基本上有两个运营商支持这一阶段:

这很有诱惑力,但不应该做太多的预选,因为这样做以后会非常遗憾。所有操作符都是"自定义Python"操作符,一站式建站,可以轻松编辑。尽管预处理操作符doc_prepare的设计尽可能通用,但它很容易调整。目前有两种文档作为设计的开始:HANA数据库中的新闻文章仍然包含HTML标签和JSON文档提供的在线媒体的纯文本。

管道的输出存储到数据库表word\u text中,其结构如下:

text\u id–对文本的引用,语言–包含大写字母的语言代码ISO 639-1类型–单词的类型(专有名词、名词、动词、位置、人称…)单词-柠檬化(单词的屈折形式)count–文本中的字数

运算符text\u words具有以下端口:

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