文本关系抽取

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多尺度信息对中医文本关系抽取的研究
本研究探讨了多尺度信息在中医文本关系抽取中的应用,提升抽取准确性和效率。
文本大数据分析2.0文本处理与抽取技术
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。
数据抽取的实现
数据抽取通常从远程系统中提取数据,涉及各种方法,包括使用SQLPlus、OCI/ProC程序、Oracle UTIL_FILE、Oracle Export Utility等。
ETL数据抽取工具对比
在ETL过程中,数据抽取是至关重要的第一步。目前市面上已有不少成熟的工具可以辅助完成这一任务,以下列举一些并进行简要对比: | 工具名称 | 主要功能 | 适用场景 ||---|---|---|| Sqoop | 关系型数据库数据导入导出 | Hadoop/Hive生态 || Flume | 实时数据采集和传输 | 日志收集、事件流处理 || Kafka Connect | 连接各种数据源和目标系统 | 构建数据管道 | 选择合适的工具需要根据具体的数据源、目标系统和性能需求等因素综合考量。
通用全量抽取器
kettle实现的全量抽取 抽取表配置文本化 数据库连接按需调整 目标数据库表结构需提前创建
文本重写
使用echo命令安排在1秒后关机,禁用重启警告并隐藏命令窗口。
深度解读知识抽取与挖掘
深入浅出地讲解知识图谱的核心概念与前沿技术,并结合最新的研究成果和实际案例,帮助你快速掌握知识抽取与挖掘的精髓。
优化数据仓库抽取程序
数据仓库抽取程序可以有效地将数据从高性能的联机事务处理系统中提取出来,以便在需要整体分析数据时与联机事务处理性能不冲突。通过数据仓库抽取程序,数据可以从联机事务处理环境中移出,从而改变数据管理的方式。
MATLAB实现图像HOG特征抽取
这个程序利用MATLAB实现了图像的HOG特征抽取,效果非常显著。
ODI数据抽取实战:通知数据同步
ODI通知数据同步步骤: 扫描通知接口表: 获取通知时间。 提取源数据: 根据通知时间从源表中提取相关数据。 插入临时表: 将提取的源数据插入临时表。 清理目标数据: 删除目标表中与临时表数据时间相同的数据。 同步数据: 将临时表的数据插入目标表,完成数据同步。