数据抽取

基于深度学习的命名实体识别与关系抽取 【备注：此博文初次编辑为2019年12月19日，最新编辑为2019年12月19日】 摘要：构建知识图谱包含四个主要的步骤：数据获取、知识抽取、知识融合和知识加工。其中最主要的步骤是知识抽取。知识抽取包括三个要素：命名实体识别（NER）、实体关系抽取（RE） 和 属性抽取。其中属性抽取可以使用python爬虫爬取百度百科、维基百科等网站，操作较为简单，因此命名实体识别（NER）和实体关系抽取（RE）是知识抽取中非常重要的部分，同时其作为自然语言处理（NLP）中最遇到的问题一直以来是科研的研究方向之一。   本文将以深度学习的角度，对命名实体识别和关系抽取进行分析，在阅读本文之前，读者需要了解深度神经网络的基本原理、知识图谱的基本内容以及关于循环神经网络的模型。可参考本人编写的博文：（1）基于深度学习的知识图谱综述；（2）[深度神经网络]；（3）(https://blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/84398458)。   本文的主要结构如下，首先引入知识抽取的相关概念；其次对词向量（word2vec）做分析；然后详细讲解循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）、门控神经单元模型（GRU）；了解基于文本的卷积神经网络模型（Text-CNN）；讲解隐马尔可夫模型（HMM

网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开 API 等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。 在互联网时代，网络爬虫主要是为搜索引擎提供最全面和最新的数据。 在大数据时代，网络爬虫更是从互联网上采集数据的有利工具。目前已经知道的各种网络爬虫工具已经有上百个，网络爬虫工具基本可以分为 3 类。 分布式网络爬虫工具，如 Nutch。 Java 网络爬虫工具，如 Crawler4j、WebMagic、WebCollector。 非 Java 网络爬虫工具，如 Scrapy(基于 Python 语言开发)。 本节首先对网络爬虫的原理和工作流程进行简单介绍，然后对网络爬虫抓取策略进行讨论，最后对典型的网络工具进行描述。 网络爬虫原理 网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取 Web 信息的程序或者脚本。 Web 网络爬虫可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，为搜索引擎和大数据分析提供数据来源。从功能上来讲，爬虫一般有数据采集、处理和存储 3 部分功能，如图 1 所示。 图 1 网络爬虫示意 网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。 网络爬虫系统正是通过网页中的超链接信息不断获得网络上的其他网页的。网络爬虫从一个或若干初始网页的

知识图谱的构建技术与应用研究 知识图谱的概念在2012年由Google正式提出，其目的是以此为基础构建下一代智能化的搜索引擎，改善搜索结果质量。知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当下非常热门的研究方向。文章从知识图谱的概念和技术架构出发，综述知识图谱构建的关键技术，包括知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四大主要内容。同时，对于知识图谱的当下的现实应用作进一步阐述。 目录 1知识图谱概述 2知识图谱构建技术 2.1知识抽取 2.1.1实体抽取 2.1.2关系抽取 2.1.3属性抽取 2.2知识表示 2.2.1代表模型 2.2.2复杂关系模型 2.2.3多源信息融合 2.3知识融合 2.3.1实体链接 2.3.2知识合并 2.4知识推理 3知识图谱的应用 3.1智能搜索 3.2问答系统 3.3社交网络 3.4垂直应用 4总结 参考文献 1知识图谱概述     说起知识图谱，不由得从信息检索开始，从本质上来说，知识图谱是信息检索新时期的产物。信息检索起源于图书馆的参考咨询和文摘索引工作，19 世纪下半叶开始起步，至 20 世纪 40 年代，索引和检索成为图书馆独立的工具和用户服务项目。信息检索是知识管理的核心支撑技术，伴随知识管理的发展和普及，应用到各个领域，成为人们日常工作生活的重要组成部分[1]。伴随着Web技术的不断演进与发展，人类先后经历了以文档互联为主要特征的

ETL讲解（很详细！！！） ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是BI项目重要的一个环节。 通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。 　　ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候我们也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(Operational Data Store，操作型数据存储)中——这个过程也可以做一些数据的清洗和转换)，在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能的提高ETL的运行效率。ETL三个部分中，花费时间最长的是“T”(Transform，清洗、转换)的部分，一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW(Data Warehousing，数据仓库)中去。 　　ETL的实现有多种方法，常用的有三种。一种是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服务、Informatic等)实现，一种是SQL方式实现，另外一种是ETL工具和SQL相结合。前两种方法各有各的优缺点，借助工具可以快速的建立起ETL工程

原文: 数据仓库之抽取数据：通过openrowset执行存储过程 在做数据仓库时，最重要的就是ETL的开发，而在ETL开发中的第一步，就是要从原OLTP系统中抽取数据到过渡区中，再对这个过渡区中的数据进行转换，最后把经过处理的干净的数据加载到数据仓库中。 目标数据库是sql server，通过openrowset函数调用存储过程，但是存储过程中不能带参数。 1、开启即席查询 --修改高级参数sp_configure 'show advanced options',1go--允许即席分布式查询sp_configure 'Ad Hoc Distributed Queries',1go--如果配置的值不在合理范围（在最小值最大值范围内），那么可以强制覆盖reconfigure with override go 2、调用存储过程 这种用法最大的好处时，能把存储过程执行的结果select 出来，如果前面写上insert ，就可以插入到表中，非常方便。 但是局限性也很明晰，就是存储过程不能带参数。 在用openrowset函数时，注意参数格式，以及参数之间的字符的格式。 SELECT * FROM OPENROWSET('SQLOLEDB', 'Server=PC0627JVC\MSSQLSERVER2008;Trusted_Connection=yes;database=master',

ETL 过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功能，ETL 工具会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。 一、数据抽取 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。 从数据库中抽取数据一般有以下几种方式： 1.全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。 2.增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL 使用过程中，增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。 对捕获方法一般有两点要求： 准确性:能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到； 性能:不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有： （1） 触发器方式（又称快照式） 在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表，抽取线程从临时表中抽取数据，临时表中抽取过的数据被标记或删除。 优缺点 优点：数据抽取的性能高，ETL 加载规则简单，速度快，不需要修改业务系统表结构，可以实现数据的递增加载。 缺点

本文转载自：http://blog.csdn.net/u013412535/article/details/43462537 ETL ，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，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。 ETL 一词较常用在 数据仓库 ，但其对象并不限于 数据仓库 。 ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、 平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。 数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中；在技术上，ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步，所以ETL可以定时进行。但多个ETL的操作时间

ETL是数据仓库建设中一个最重要和具有挑战性的工作，也是一个耗时而且费劲的工作。 数据抽取 数据仓库与操作型系统数据抽取的有一些：数据仓库必须从不同的系统中抽取数据；必须根据增量装载工作和初始完全装载的变化来抽取数据；而操作型系统只需要一次性抽取和数据转换。 数据抽取的要点 数据源确认：确认数据的源系统和结构； 抽取方法：针对每个数据源，定义抽取过程是人工抽取还是基于工具抽取； 抽取频率：对于每个数据源，确定数据抽取的频率，每天、每星期、每季度； 时间窗口：对于每个数据源，表示抽取过程进行的时间窗口； 工作顺序：决定抽取任务中某项工作是否必须等到前面的工作成功完成才能开始； 异常处理：决定如何处理无法抽取的输入记录； 数据源确认 首先确认是否拥有源系统提供需要的数据；然后，从源系统中建立每一个数据元素对应的正确的数据源；进行论证来保证确认的数据源是真正需要的。 数据抽取技术 操作型系统的源数据一般来说分当前值和周期性状态两类。当前值，源系统中的大多数数据属于这个类型，这里存储的属性值代表当前时刻的属性值，一般这种值在数据库中只保存一条记录；周期性状态值，属性值存储的是每次变化发生时的状态，在每一个时间点，状态值根据新值有效的时候进行存储，这个类型的数据变化的历史存储在源系统本身中，一般在数据库中保存多条记录。 从源操作型系统中抽取数据主要分静态数据和修正数据两种类型

ETL 抽取方案 ETL 过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功 能，ETL 工具会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、 统计信息等。 数据抽取 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。 从数据库中抽取数据一般有以下几种方式： 2.1.1 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。 2.1.2 增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL 使 用过程中，增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获 方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到； 性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变 化数据的方法有： 2.1.2.1 触发器方式（又称快照式）： 在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源 表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表，抽取线程从临时表 中抽取数据，临时表中抽取过的数据被标记或删除。 优点：数据抽取的性能高，ETL 加载规则简单，速度快，不需要修改业务系统表结构

1、查询分析器 查询分析器主要工作是从不同来源的数据库中抽取对应指标值。 界面原型参考如下（仿 IREPORT）： 图1 数据来源切换 2、报表科目与查询分析字段映射 图2 字段映射 这里，字段选择的地方增加一列，用作选择数据科目的映射。 图3 SQL最后修改 图形化界面生成SQL后，可以手工修改SQL，点击OK生成XML格式的数据抽取脚本。 3、ETL工具 我使用的是Scriptella，这个工具的好处是，我不用去把查找指定数据的SQL用xml工具去重新解析封装，这种设计对于后期的产品维护，二次开发省了不少事。 在Scriptella启动之前，我们可以通过查询分析器来指定数据连接的数据表，通过对表的查询，获取到表中的数据字段，字段类型等信息，接着，在系统界面中设置字段对应的数据科目，设置过程可以选择老版本的配置映射进行修改，保存后生产新的映射模板。 在所有模板设置完成以后，出发脚本生成事件，生成供Scriptella执行的XML脚本。 XML实例如下： <!DOCTYPE etl SYSTEM " http://scriptella.javaforge.com/dtd/etl.dtd "> <etl> <connection id="db1" url="jdbc:oracle:thin:@uri_1:1521:orcl" user="username" password=