文章目录0. 前言1. 实体抽取1.1 基于规则的方法1.2 基于统计模型的方法1.2.1 训练语料标注1.2.2 特征定义1.2.3 训练模型1.3 基于深度学习的方法2. 关系抽取2.1 基于模板的关系抽取方法2.2 基于监督学习的关系抽取方法2.3 基于弱监督学习的关系抽取方法3. 事件抽取 0. 前言最近在看王昊奋老师的《知识图谱》，打算做一下学习笔记，当作是知识梳理。 这篇文档主要梳理
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2024-10-18 06:18:02
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作者 | Dipanjan (DJ) Sarkar【导读】本文介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。介绍在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据
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2024-01-22 21:16:33
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1概念知识抽取，即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示：2知识抽取的技术与难点从结构化数据库中获取知识：D2R 难点：复杂表数据的处理从链接数据中获取知识：图映射 难点：数据对齐从半结构化（网站）数据中获取知识：使用包装器 难点：方便的包装器定义方法，包装器自动生成、更新与维护从文本中获取知识：信息抽取 难点：结果的准确
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2023-09-07 10:09:35
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# Python 非结构化数据提取
非结构化数据是指没有预定义格式或模型的数据，如文本、图片、视频、音频等。与结构化数据不同，非结构化数据的提取和分析非常具有挑战性。Python作为一种强大的编程语言，在处理非结构化数据方面具有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python提取非结构化数据，尤其是文本数据，并提供代码示例以帮助您理解。
## 什么是非结构化数据？
非结构化数据是指不容易通过数据模
作者 | Kimberly Powell翻译 | Nora注：诚然，本文中所提到的内容并使非结构化数据结构化的唯一步骤，但该步骤的可行性，以及在创造可持续模式方面的表现已在实践中得到证实。如今，数据分析逐渐在企业发展中扮演起愈加重要的角色，为求在业务成长过程中做出正确决策，企业必须充分了解结构化和非结构化数据。下面列出的10个步骤，将为企业非结构化数据的成功分析提供借鉴。
1. 确
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2024-03-06 13:57:22
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非结构化数据存储方案一、存储类型体系：1.1 存储类型体系结构图直接附加存储 DAS块存储IP SAN存储区域网络 SANFC SAN存 网络附加存储 NAS储类 分布式文件存储 hadoop 分布式HDFS (型 文件系统 )OpenStack— Swift对象存储ceph1.2 存储类型体系描述(1) 块存储：将存储区域划分为固定大小的小块， 是传统裸存设备的存储空间对外暴露方式。块存储系统将
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2023-12-03 11:05:29
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结构化数据与非结构化数据的区别（转载） 在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。 定义： 结构化数据：即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑
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2024-02-27 07:17:31
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# 项目方案：使用Python提取非结构化文本
## 一、背景
在当今信息泛滥的时代，企业和用户手中的信息量越来越庞大。许多信息以非结构化的文本形式存在，例如社交媒体帖子、电子邮件、客户反馈、文档等。如何有效提取和利用这些非结构化文本，成为了数据分析和商业智能的重要课题。
## 二、项目目标
本项目旨在设计和实现一个基于Python的非结构化文本提取工具。该工具将帮助用户从各种非结构化文本
非结构化数据与结构化数据提取抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构，结构化数据：先有结构、再有数据不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。1、非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址正则表达式HTML 文件正则表达式XPathCSS选择器2、结构化的数据处理JSON 文件JSON Path
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2023-11-30 14:28:13
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结构化
数据与非结构化数据之争已经见到了眉目，而我国的
大数据
产业也正处在由结构化为主到非结构化为主的过程中。那么非结构化数据为何可以取代结构化数据制霸大数据市场呢?
一朝天子一朝臣，一个时代一尊神 过去的几年里，结构化数据一直是企业用户的首选，由于其以固定字段驻留在一个记录或文件内，通常是被人为组织整理过，具有处理分析简单、存储便利等优势，而大范围的被企业用户所利用
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2023-08-21 09:28:30
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记得在课上，老师说，结构化数据就是我们关系数据库里的表，剩下的都是半结构化和非结构化数据，好比XML文档就是半结构化数据，WORD文档就是非结构化数据，大数据就是半结构化和非结构化数据。心中一直有一个疑问？难道大数据不应该包含结构化数据吗？实在学习数据库这门课时，就对这几个概念有所混淆，所幸今天在书中发现了比较清晰的解释，记录下来，方便以后参考。1.结构化数据 定义：业
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2023-11-29 10:46:44
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HDFS详解——大数据
一、大数据简介
1、大数据特征
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2023-07-12 11:48:27
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一、hive概述： 由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计，后称为Apache Hive为一个开源项目 结构化数据：数据类型，字段，value---》hive 非结构化数据：比如文本、图片、音频、视频---》会有非关系型数据库存储，或者转换为结构化 结构化日志数
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2023-08-15 17:34:48
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4. 图6.18给出的程序流程图代表一个非结构化的程序，问: （1）为什么说它是非结构化的？ 答：通常所说的结构化程序，是按照狭义的结构程序的定义衡量，符合定义规定的程序，每个代码块只有一个入口和一个出口。图示的程序的循环控制结构有两个出口，显然不符合狭义的结构程序的定义，因此是非结构化的程序。 （2）设计一个等价的结构化程序。 答：使用附加的标志变量flag，至少有两种方法可以把
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2024-02-26 10:15:31
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时常有人讨论结构化数据、非结构化数据。而且经常有争论。有人说数据库是结构化（数据），Excel也是一种数据库，所以Excel是结构化。有人说非结构化数据就是图片、视频、声音这些，所以Xml，Json不是非结构化，可以算作半结构化。有人说图片文件也是有结构的，包括视频流也是有结构的。 我们先
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2023-07-21 12:01:25
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前言：Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。在学习Hive之前我们先了解下结构化数据，半结构化数据以及非结构化数据的区别。1.结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：idnameagegender1lyh12male2liangy
原创
2018-06-01 16:48:56
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这三者代表了模型“瘦身”艺术从“粗放雕琢”到“精细手术”再到“自适应变形”的演进路径。| 相对简单 (基于幅值) | 较复杂 (需评估结构重要性) | 非常复杂 (需训练路由/门控网络) || | 结构化剪枝是动态剪枝的基础，动态剪枝是一种特殊的、运行时的结构化剪枝。| 可达极高稀疏度 (90%+) | 压缩率通常适中 (30%-70%) | 不减少存储，只降低。未来的模型优化将不再是单一技术的胜利，而是三者的融合。| 单个权重 | 整个结构 (通道/头/层) | 推理路径上的结构 |
结构化程度是指对某一决策问题的决策过程、决策环境和规律，能否用明确的语言(数学的或逻辑学的、形式的或非形式的、定量的或定性的)给予说明或描述清晰程度或准确程度。按照决策问题的结构化程度不同把决策问题分成结构化问题、半结构化问题和非结构化问题三种类型。
1)．结构化决策问题
结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律
原创
2006-11-18 20:54:00
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在学C语言的时候，学过两数交换：《小朋友学C语言（25）：两数交换》 https://www.jianshu.com/p/64bc70f0abfe
原创
2022-08-04 17:36:17
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结构化数据、半结构化数据和非结构化数据结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：id name age gender
1 lyh 12 male 2 liangyh 13 female 3 liang 18 male 所
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2024-08-01 12:40:08
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