目录1 采集系统介绍2 采集系统搭建2.1 配置2.2 启动3 提交 Connector3.1 提交 Connector3.2 Connector其他REST API4 测试1 采集系统介绍对于数据的抽取通常会搭建专业的数据采集系统来完成各种源数据的抽取。 采集系统的执⾏流程如下：2 采集系统搭建搭建步骤如下：配置Kafka-Connecter（kafka-to-hdfs）部署采集系统部署web前
文本分类（情感分析）中文数据集汇总这段时间在公司NLP组里实习，相应的开始学习了一些NLP的知识，并搜索了一些关于NLP中文本分类领域的相关数据集，本文主要列举一些中文数据集。关于英语数据集，且听下回分解。1.THUCNews数据集：THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。我们在原始
这篇博客主要是介绍一下我最近开源的python库——DeepClassifier，用于文本分类，目前已经集成了较多的文本分类模型，欢迎大家安装、star以及fork～ 动机首先谈谈我为什么要开发这个库。有两个原因吧～第一，我自身是做NLP这块的，相信做NLP的小伙伴们都知道，文本分类是NLP中最基础并且是最广泛的任务。同时这也是我们入门NLP的尝试的第一个任务。虽然目前已有的文本分类模型都相对简单
##本文加载语料库，并对语料库进行文本分类。使用语言：python，环境：jupyterhub。本文使用的是NLTK库。##首先，关于语料库数据集，是zip压缩文件的形式存在的。本文作为案例的数据集来自于联合国大会的演讲，这些演讲分为澳大利亚和新西兰的。因此，在zip的语料库文件夹里，分为“AU”和“NZ”两个子语料库。子语料库中内容是以txt为格式存下的，每一篇文章是一个txt，本案例“AU”和
1、Maxwell 简介Maxwell 是一个能实时读取 MySQL 二进制日志文件binlog，并生成 Json格式的消息，作为生产者发送给 Kafka，Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。它的常见应用场景有ETL、维护缓存、收集表级别的dml指标、增量到搜索引擎、数据分区迁移、切库binlog回滚方案等。官网(htt
#!/usr/bin/perl use POSIX;use CGI;use DBI; my $dbName = 'oadb'; my $dbUser = 'system'; my $dbUserPass = ...
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2015-05-27 16:43:00
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数据集介绍这个数据集是由清华大学根据新浪新闻RSS订阅频道2005-2011年间的历史数据筛选过滤生成的，数据集包含50000个样本的训练集，5000个样本的验证集，10000个样本的测试集，词汇表5000个字/词，文本内容一共包含十个分类，包括：‘体育’, ‘财经’, ‘房产’, ‘家居’, ‘教育’, ‘科技’, ’ 时尚’, ‘时政’, ‘游戏’, ‘娱乐’数据集我也把它上传了，不需要积分和
# Java数据采集与存储
在当今信息爆炸的时代，数据采集与存储已成为一项重要技能。Java作为一种广泛使用的编程语言，其在数据采集与存储方面表现出色。本文将介绍如何使用Java进行数据采集并将其存储到数据库中。
## 数据采集
数据采集是指从各种数据源中收集数据的过程。在Java中，我们可以使用各种库来实现数据采集，如Apache HttpClient、Jsoup等。以下是使用Jsoup库
flume是实时收集的一种大数据框架sqoop是一个数据转换的大数据框架，它可以将关系型数据库，比如mysql,里面的数据导入到hdfs和hive中，当然反过来也可以 一、Flume的搭建 1、将/opt/software目录下的flume安装包，解压到/opt/app目录下 2、进入flume目录下,修改配置文件 1>将flume-env.sh.tem...文件重命名为
在进行文本分类时，毫无疑问会涉及到对文本数据进行预处理，包括文档切分、文本分词、去停用词（包括标点、数字、单字和其它一些无意义的词）、文本特征提取、词频统计、文本向量化等操作。下面就这几方面作一个概括性的介绍，具体的实现还有待慢慢的研究。文档切分文档切分这个操作是可选的，取决于你获取到的文档集合的形式。如果你得到的文档集合本身就是一篇一篇文章分开的，那么这一步就可以省略了。反之，如果文档集合是一个
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2023-08-06 12:06:21
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文章目录一、简介二、N-grams和基于N-grams的相似性度量三、使用N-gram频次统计的文本分类 一、简介文本分类要能兼容语法，拼写，OCR输入字符错误的问题。而基于N-gram的文本分类系统能很好的处理各种各样的问题。该系统需要计算和对比N-gram频次分布文件。首先从各种类别的训练集中得到每个类别的N-gram频次分布文件c1,c2,c3,cn；其次，计算给定文本的N-grams频次
因为工作和个人信仰的关系，我一直比较关注文本表示的进展。召回是很多NLP系统中必备的一步，而向量化的召回比纯基于文字的离散召回效果更好更合理。同时文本表示还可以做很多事情，比如聚类、分类，不过更多地还是用在文本匹配上。2015年到18年间有很多优秀的文本表示模型，祭出宝图： 但基于交互的匹配模型明显优于单纯的表示，再加上BERT出来，就很少有人再去研究了，2019年只有一个Sentence-B
什么是文本分类文本分类任务是NLP十分常见的任务大类，他的输入一般是文本信息，输出则是预测得到的分类标签。主要的文本分类任务有主题分类、情感分析 、作品归属、真伪检测等，很多问题其实通过转化后也能用分类的方法去做。常规步骤选择一个感兴趣的任务收集合适的数据集做好标注特征选择选择一个机器学习方法利用验证集调参可以多尝试几种算法和参数训练final模型Evaluate测试集机器学习算法这里简单介绍几个
一个完整的文本分类器主要由两个阶段，：一是将文本向量化，将一个字符串转化成向量形式；二是将向量喂到分类器，包括SVM, CNN，LSTM等等。这边做的项目其实阶段用的是 tf-idf 来进行文本向量化，使用卡方校验(chi-square)来降低向量维度，使用liblinear(采用线性核的svm) 来进行分类。而这里所述的文本分类器，使用lsi (latent semantic analysis,
数据实时同步简要介绍：数据同步或数据集成一般选用两类技术或工具，即：1、ETL（Extract-Transform-Load）工具，它是将数据从源系统加载到数据仓库的过程。用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。2、CDC工具，全称Change Data Capture，变更数据捕捉，从数据库内部捕捉变更数据，将变更数据推送到推
文章目录NLTK的分类器有监督分类1贝叶斯分类器：以性别鉴定为例定义特征提取器与特征选择过拟合：当特征过多错误分析步骤注意：例子:性别鉴定例子：电影评论情感分析2“决策树”分类器：以词性标注为例例子：通过观察后缀进行词性标注3序列分类器：以词性标注为例①贪婪序列分类例子：利用上下文的词性标注②转型联合分类③@为所有可能的序列打分隐马尔可夫模型最大熵马尔可夫模型线性链条件随机场模型有监督分类的其他
我们知道，tfidf和embedding都是将文本表示成包含文本信息的高维向量的方法。tfidf关注的是单词在文档中的频率，最终计算出的向量包含的信息是一种单词出现频率的tradeoff。而embedding则关注的是单词的语义。两者包含的信息不同，因此将两者结合起来表示文本是对文本信息的丰富和扩充。但是在实际操作中，两者的结合不是简单的concatenate这个简单就可以的。因为两者计算结果的维
1 设计题目文本分类的算法研究与实现2 课题背景及研究现状2.1 课题背景近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一
# 采集数据库SQL信息
在Java应用程序中，经常需要与数据库进行交互，执行SQL查询和更新操作。有时候我们需要采集数据库中的SQL信息，比如监控数据库性能、分析慢查询、定位问题等。本文将介绍如何使用Java采集数据库SQL信息的方法，并提供相应的代码示例。
## 数据库SQL信息的采集方法
在数据库中执行的SQL语句可以通过数据库的系统表或视图来进行查看和采集。不同的数据库管理系统有不同
1.文本数据的特征提取、中文分词及词袋模型本节我们一起学习如何对文本数据进行特征提取，如何对中文分词处理，以及如何使用词袋模型将文本特征转化为数组的形式，以便将文本转化为机器可以“看懂”的数字形式。1.1使用CountVectorizer对文本进行特征提取在前面的章节，我们用来展示的数据特征大致可以分为两种：一种是用来表示数值的连续特征；另一种是表示样本所在分类的类型特征。而在自然语言处理的领域中
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2023-08-09 17:37:32
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