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
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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员工离职，老板最关心的可能并不是工作交接是否滴水不漏，而是离职员工会如何处理他手里的数据。例如设计人员的设计图纸、项目经理的项目文档等，这些文档属于企业珍贵的资产，而大部分企业却从未真正管控过这部分资产。可以确定的是，企业已经存在海量的、价值不菲的非结构化数据，如何妥善管理非结构化数据是每个企业家都应认真思考的问题。在开始谈论企业非结构化数据管理之前，我们先来回顾一下非结构化数据和结构化数据的概念
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2023-09-09 11:21:40
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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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结构化数据 特点：高度组织和格式化；可以用二维表结构来逻辑表达和实现的数据 存储形式：关系型数据库 非结构化数据 特点：数据结构不规则或不完整、数据模型不固定 存储形式：非关系型数据库 绝大部分数据是非结构化的 半结构化数据 非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON
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2019-10-04 09:49:00
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云时代的特征可以从很多方面来进行归纳，就如同哈姆雷特一样，一千个人就会有一千种想法，而今天，我们要着眼的方向就显得略为生僻，我们将从数据类型的角度来分析云时代我们的存储特征。 一提到数据，不少人脑海里马上就会蹦出一个词儿——数据库，这个词儿能有如此高的知名度，完全得益于此前结构化数据在数据管理中的统治地位与人们对于其的重视。的确，在过去相当长的时期内，企业是数据制造的主体，而对于企业来讲，存在于
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2024-04-26 18:44:03
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文章目录一、非结构化数据的定义二、非结构化处理的重要性1. 有大量的非结构化数据需要处理2. 非结构化数据蕴藏着大量的价值3. 非结构化处理不需要依靠数据科学家团队4. 终端用户授权三、非结构化处理的方法和手段1. 采集2. 查询3. 存储 一、非结构化数据的定义非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、
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2023-09-07 06:35:59
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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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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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0. 前言随着MaxCompute（原ODPS）非结构化数据处理框架的推出，在SQL线上打通了MaxCompute与OSS数据之间的计算数据连接生态，我们看到了视频，图像，音频以及基因，气象等各种各种各样数据在MaxCompute平台上实现了与传统结构化数据的无缝融合。之前我们提供了在MaxCompute非结构化框架处理OSS上数据的整体介绍，在基本功能实现后，我们收到用户许多关于优化和怎样最好
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2024-08-09 19:00:48
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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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2018-07-20 10:09:00
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每个服务对应介绍如下：HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System），是一个分布式文件系统。它具有高容错性的特点，可以被广泛的部署于廉价的PC之上。它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，能够满足多来源、多类型、海量的数据存储要求，因而非常适用于日志详单类非结构化数据的存储。HDFS架构采用主从架构（master/slave）。一个典
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2023-07-12 19:37:09
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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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相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
字段可根据需要扩充，即字段数目不定，可称为半结构化数据，例如Exchange存储的数据。
非结构化数据库
在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能
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精选
2011-08-01 13:34:26
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https://blog.csdn.net/liangyihuai/article/details/54864952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：idnameagegender1lyh12male2liangyh13female3liang18male所以
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2018-08-29 12:14:09
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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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1.什么是大数据大数据是一种方法论，一句话概括，就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据来辅助决策。2.结构化数据与非结构化数据什么是结构化数据 结构化数据是指驻留在记录或文件中的固定字段中的任何数据。这包括关系数据库和电子表格中包含的数据。结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进彳存储和管理。 结构化数据特点 1.结构化数
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2024-04-01 13:26:37
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