中文语料数据文本处理基础集

文本大数据这块一直都挺有意思，是这份《文本大数据-02 文本.pdf》，里面的干货真不少！不光是中文分词、关键词抽取这些基础操作，它还提到了更深入的东西，比如怎么用条件随机场（CRF）正文抽取，甚至BI-LSTM+CRF搞命名实体识别。再比如，直接把网页里的标题、正文、图片都提取出来，你想想用这个来自动抓取新闻多省事？还有中文分词，像TF-IDF和TextRank，直接帮你搞定主题，拿来做文本分类合适。情感分类也挺香，做电商评论啥的也实用。，这个文档是你搞文本大数据的一份秘籍，拿下它，能帮你省不少事儿。

高性能的.NET 文本工具 ServiceStack.Text-5.9.2 挺适合你用在序列化这类活儿上。支持 JSON、CSV、XML、JSV，格式够全，响应也快。配合 Redis 用，体验更上一层楼，尤其是在做缓存和高频存取时，性能优势。API 也比较清爽，用起来不绕弯子，直接上手没压力。

在文本处理技术的不断发展中，字符串转数组成为了一种创新的解析方法。这种技术不仅简化了数据处理过程，还提高了处理效率。通过将字符串转化为数组，可以更方便地对文本进行分析和操作，从而更好地满足用户的需求。

中文文本分类语料库测试集下载包含了复旦大学李荣陆提供的测试语料。其中，test_corpus.rar包含9833篇文档，用于测试；train_corpus.rar则是包含9804篇文档的训练语料。两个语料库各分为20个相同类别，并按照1:1的比例划分。

精选2万多条标注好的中文情感分类语料，可用于模型训练和情感分析练习。

Apache Spark是一个为大数据处理设计的强大分布式计算框架，其高效的并行和分布式数据处理能力可以处理PB级别的数据。Spark的核心优势在于其内存计算机制，大大减少了磁盘I/O，提高了计算速度。在处理一个简单的文本数据集的主题下，我们将探讨如何使用Spark处理文本数据。了解Spark的基本架构，包括Driver程序、Cluster Manager和Worker Nodes的角色。SparkSession作为Spark 2.x引入的新特性，整合了SQL、DataFrame和Dataset API，可以用于加载、转换和操作文件。例如，可以使用SparkSession.read.text(

在进行SQL脚本patch升级时，特别需要注意现网数据的处理方法。 a.需要准确评估表的总数据量和需要修改的数据量； b.需考虑表的日常修改频率和应用DML操作的频率； c.必须确认是否存在MV日志或触发器等可能影响的因素。一次性修改大量数据可能导致回滚段、临时表空间或数据表空间爆满而失败，并导致长时间的回滚过程（即使使用无分段提交的imp也可能如此）。如果表的DML操作频繁，维护操作可能会阻塞这些DML操作，导致数据库锁与阻塞增加，影响前台应用的正常运行。如果表使用MV或触发器做数据复制，大量更新可能会导致日志表爆满，甚至导致复制与同步出错。对于大数据量的修改，建议采用循环更新，并及时提交，

开源语料库的 DoubanConversationCorpus，蛮适合做聊天机器人或对话模型的训练语...

文本自动分类是数据挖掘和机器学习中重要的研究领域。针对难以获取大量带类标签的训练集的问题，提出了基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法。该算法分两种情况处理：一是对于新增有类标签的样本，直接重新计算其属于某类别的条件概率；二是对于新增无类标签的样本，利用现有分类器为其指定类标签，然后利用新样本来修正分类器。实验证明，该算法有效且可行，相较于Naive Bayes文本分类算法，精度更高。增量式Bayes分类算法的提出为分类器更新开辟了新的途径。