外汇模拟mt4使用AQL处理数据文本数据正在咱们的生涯中无处不正在：正在微信挚友圈、微博中颁发的感念；正在论坛上颁发的评判商品的帖子；由利用后台自愿天生的机械日记等。这类数据自己蕴涵了多量有效的新闻，但因为文本外达格式能够很活跃，正在不须要庄厉按照语法的情形下也能无误外达新闻。比方下图中外达人物年齿就有三种差异的说法。

　　文本数据正在咱们的生涯中无处不正在：正在微信挚友圈、微博中颁发的感念；正在论坛上颁发的评判商品的帖子；由利用后台自愿天生的机械日记等。这类数据自己蕴涵了多量有效的新闻，但因为文本外达格式能够很活跃，正在不须要庄厉按照语法的情形下也能无误外达新闻。比方下图中外达人物年齿就有三种差异的说法。

　　例子中，合于年齿最厉重的新闻是姓名和岁数，图中右侧的的构造化数据才是外达这些中枢新闻、利用能够收拾的合键样子。若何把非构造化文本数据转换成能够无误外达新闻的构造化数据是文本数据领悟的一大困难。

　　凡是告终文本数据领悟合键有两种形式：基于语法领悟的形式，和基于语义相干的形式(十足掷开语法，通过文字的上下文相干举行领悟)。

　　基于语法的领悟须要依据讲话语法，将文本数据拆分谚语法因素，如主谓宾等，再依据语法和语义准则天生倾向新闻，这种格式实用与文字实质比力楷模的场景。

　　基于语义相干的形式，则是多量采用分词、字典等归纳本事对文本数据举行符号(打标签)，再依据特定准则或组合天生最终新闻，其告终格式大致囊括如下步伐：

　　Pig： 蕴涵高层语法的数据收拾器材，便于编程和扩展，底层诈欺MapReduce举行数据并行收拾。

　　AQL：一种符号性的文本数据收拾器材，语法仿佛于SQL，容易上手，内置众种数据抽取器。

　　Python Natural Language Toolkit：Python供给的文技艺悟器材，可举行词性标注，句法领悟，要害词提取，文天职类，激情领悟等。

　　BigInsights中的文本数据领悟器材： IBM企业级大数据产物BigInsights中集成了AQL举行文技艺悟，正在此之上开荒了图形化文技艺悟器材Text Analytics，为操纵者供给了极大的方便。

　　1. 数据打标签：操纵字典、正则外达式等本事，把要领悟的文本数据举行标签收拾，这一步是通过界说各式数据抽取器来告终的。

　　2. 按准则天生数据：将打好标签后的数据举行分片、分组、界说相干准则等，并依据这些准则天生候选的数据列外。

　　3. 数据归并和过滤：将候选数据举行最终的收拾，如将反复数据归并、筛选和过滤等，造成最终的结果。

　　操纵AQL收拾数据，须要研习AQL语法、熟习新的境况，最厉重的是还须要通过写代码来达成各式文技艺悟职业，所以操纵AQL收拾数据本来并不纯粹。下图显现了要从文本中提取数字，须要编写的一段AQL代码：

　　IBM基于AQL开荒了全图形化界面的文技艺悟器材Text Analytics，让领悟职员不须要编写底层代码，而是操纵图形化界面器材利便急迅地达成文本数据领悟职业，极大的拔高了平台的文本数据领悟才智。

　　1.项目统制区：能够通过差异项目告终对差异文技艺悟职业的划分。

　　2. 文档浏览区：显示正正在收拾的文本数据文档，收拾的结果通过差异布景颜色符号出差异标签的实质。

　　3. 画布区域：正在该区域中通过拖拽、鼠标操作达成文本数据收拾准则的创筑和点窜。

　　通过Text Analytics举行文本数据领悟，完全的处事都是正在该界面达成，用户不须要亲切全体的AQL细节和代码，也无须亲切后台的收拾功课，Text Analytics自愿将文本收拾准则天生AQL并提交功课到Hadoop集群中达成数据收拾。

　　新筑项目后，单击项目区域中的加号按钮，可增加文本数据源。器材维持从当地文献体例或HDFS中增加文献，维持.zip, .tar, .tgz, .gz等众种式样的数据。

　　依据数据收拾的须要，从“Extractor”菜单中邋遢出须要的抽取器至画布区中，并界说属性和抽取器中的准则。

　　本例中咱们仅仅抽取纯粹的财政数据，所以只须要将字符$，数字抽取器Number和钱银单元Currency三个抽取器拼接即可，如下图所示：

　　点击画布区中的运转按钮，文技艺悟结果会直接显示正在结果列外中，能够将结果导出收拾和操纵。

　　其余运转之后，正在文档区域还依据差异准则射中的结果，显示为差异背情景的文字，利便检验。

　　BigInsights中的Text Analytics器材通过全图形化界面告终零编程的文技艺悟，并通过与Hadoop的集成扩展了文本收拾的利用领域，能够助助企业客户迅疾告终众种文本数据领悟利用，比方对互联网文本数据领悟，机械日记领悟等。

　　Text Analytics的文技艺悟结果，能够举行深远加工和领悟，比方能够正在Cognos中通过图外显示，也能够做为SPSS的领悟数据源操纵。更众细节请参考慧都大数据。

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