数据抽取

1.任务： 识别事件触发词及事件类型 抽取事件元素，判断角色 抽取描述事件的词组和句子 事件属性标注 事件共指消解 2. 流水线方法： 将事件抽取任务分解为一系列基于分类的子任务，每个子任务由一个机器学习分类器负责实施 分类器包括： 事件触发词分类器：判断词汇是否为事件触发词，并基于触发词信息对事件分类 元素分类器：判断词组是否为事件的元素 元素角色分类器：判断事件元素的角色类别 属性分类器：判断事件的属性 可报告性分类器：判断是否值得报告 3.联合抽取方法： 事件的所有相关信息会同个一个模型同时抽取出来，采用联合推断或者联合建模 事件抽取子任务模型--将所有模型的目标函数组合--联合推断的目标函数 动态多池化卷积神经网络模型： 词向量学习：无监督方式 词汇级特征抽取：基于词的向量表示获取事件抽取的相关词汇线索 句子级特征抽取：通过动态多池化卷积神经网络获取句子的语义组合特征 分类器：产生事件元素的角色类别 来源： https://www.cnblogs.com/hapyygril/p/11956514.html

ETL讲解 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

做数据比较的时候，由于同一个样本测序数据量不一致，需要抽取数据，控制数据量基本一致。 自己写脚本速度较慢，后面发现一个不错的工具：seqtk 原始数据抽取 如果只控制原始数据量一致，过滤低质量数据后直接使用seqtk (Version: 1.3-r106) 的子模块seq， 配合参数 -s 设定随机种子，默认11； 配合参数 -f 设定抽取数据量比例。 例如： 1 seqtk seq -s 11 -f 0.6805888 $dir/CNR01/WGS.read1.fq.gz |gzip >new_r1.fq.gz 2 seqtk seq -s 11 -f 0.6805888 $dir/CNR01/WGS.read2.fq.gz |gzip >new_r2.fq.gz 这个工具还可以根据比对的ban文件抽取子集，用法类似。 来源： https://www.cnblogs.com/mmtinfo/p/11908528.html

原地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91762831 作者：韩旭、高天宇、刘知远 （欢迎转载，请标明原文链接、出处与作者信息） 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向，极大推动了自然语言处理的发展。来到2019年的今天，深度学习的诸多局限性也慢慢得到广泛认知。对于自然语言处理而言，要做到精细深度的语义理解，单纯依靠数据标注与算力投入无法解决本质问题。如果没有先验知识的支持，“中国的乒乓球谁都打不过”与“中国的足球谁都打不过”，在计算机看来语义上并没有巨大差异，而实际上两句中的“打不过”意思正好相反。因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。 知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。这样，美国作家马克·吐温的相关知识就以结构化的形式记录下来。 目前，这些结构化的知识已被广泛应用于搜索引擎、问答系统等自然语言处理应用中。但与现实世界快速增长的知识量相比

随着各个业务系统的不断增加，以及各业务系统数据量不断激增，业务用户的分析诉求越来越多且变化很快，IT数据支撑方的工作变得越来越复杂。 1、数据来自多个不同的系统，存在需要跨数据源分析，需要对接各种不同数据源等问题。 2、需要分析的数据体量越来越大，并且要快速获得分析结果的问题。 3、部分数据还需要二次加工处理的问题。 供数支撑方在业务系统的前端看起来基本没有任何操作，但背后的逻辑十分复杂，实现难度也很大。就像看得到的是冰山一角，看不到的是海水下绝大部分的支撑。 为了解决日益激增的大数据量分析诉求，大部分公司会通过搭建Hadoop、Spark等大数据架构，配以BI工具做数据层面的分析，来搭建这样一整套大数据分析平台。 大数据分析很关键的一个点在于性能：取数快不快，分析响应快不快，能否实时？ 这个问题除了平台的底层架构，BI（ 商业智能 ）的运行性能也有很大相关。 大家可能普遍认为的BI，就是一个数据展现工具，在前端看起来没有太多有技术含量的操作，但背后的逻辑十分复杂，实现难度也很大。就像看得到的是冰山一角，看不到的是海水下绝大部分的支撑。 好的BI工具都有与之依赖的数据引擎，数据引擎的作用一方面是数据响应的性能（数据量、速率），还有很重要的一点是能否适应企业不同业务情况的模式/方案。比如小数据快速读取，大数据分布式并行运算，节点数据实时展现等等..... FineBI V5

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，屏蔽了复杂的编码任务，提高了速度，降低了难度，但是缺少灵活性。SQL的方法优点是灵活，提高ETL运行效 率，但是编码复杂，对技术要求比较高。第三种是综合了前面二种的优点，会极大地提高ETL的开发速度和效率。 　　 一、 数据的抽取（Extract） 　　这一部分需要在调研阶段做大量的工作，首先要搞清楚数据是从几个业务系统中来,各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS,是否存在手工数据，手工数据量有多大，是否存在非结构化的数据等等，当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计。 　 　1、对于与存放DW的数据库系统相同的数据源处理方法 　　这一类数据源在设计上比较容易。一般情况下，DBMS(SQLServer、Oracle)都会提供数据库链接功能

在使用sqoop增量抽取数据时，在不指定m的情况下，导出日志中可以看到添加了截止时间，但这个时间并不是系统时间，经过多次比较发现，这个时间比当前系统时间早8个小时。因此怀疑是时区问题。 检查Oracle中的回话时区和数据库时区： SQL> SELECTSESSIONTIMEZONE FROM DUAL; SESSIONTIMEZONE --------------------------------------------------------------------------- +08:00 会话时区是北京时区 SQL> SELECTDBTIMEZONE FROM DUAL; DBTIME ------ +00:00 可以看出正好相差8个小时，因此将数据库时区修改为东8区： 改变数据库时区 SQL> ALTER DATABASE SET TIME_ZONE = '+8:00'; 关闭数据库 SQL> shutdownimmediate 重启数据库 SQL> startup 再次检查时区，如下所示二者已经一致： SQL> SELECT TZ_OFFSET(SESSIONTIMEZONE),TZ_OFFSET(DBTIMEZONE) FROM DUAL; TZ_OFFS TZ_OFFS ------- ------- 再次执行sqoop脚本，此时已经可以正常抽取。 【参考

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。 旗鼓相当： Datastage 与 Powercenter ： 就Datastage和Powercenter而言，这两者目前占据了国内市场绝大部分的份额，在成本上看水平相当，虽然市面上还有诸如Business Objects公司的Data Integrator、Cognos公司的DecisionStream，但尚属星星之火，未成燎原之势。 谈Datastage和Powercenter，如果有人说这个就是比那个好，那听者就要小心一点了。在这种情况下有两种可能：他或者是其中一个厂商的员工，或者就是在某个产品上有很多经验而在另一产品上经验缺乏的开发者。为什么得出这一结论？一个很简单的事实是，从网络上大家对它们的讨论和争执来看，基本上是各有千秋，都有着相当数量的成功案例和实施高手。确实，工具是死的，人才是活的。 在两大ETL工具技术的比对上，可以从对ETL流程的支持、对元数据的支持、对数据质量的支持、维护的方便性、定制开发功能的支持等方面考虑。 一个项目中，从数据源到最终目标表，多则上百个ETL过程，少则也有十几个。这些过程之间的依赖关系、出错控制以及恢复的流程处理，都是工具需要重点考虑。在这一方面

标签（空格分隔）： 知识图谱 信息抽取 难点：结果的准确性和覆盖率 *子任务： 基于触发词的Patteern 基于依存句法分析的Pattern LTP(哈工大自然语言处理平台) 优点 小规模数据容易实现 构建简单 缺点 特定领域模板需要专家 可移植性差一些 难以维护 召回率很低 半监督学习 远程监督与Bootstrapping Bootstrapping 有一些初始种子词 监督学习 > KBP可以有实体链接的数据集 https://tac.nist.gov/2017/KBP 实体消歧： https://en.wikipedia.org/wiki/SemEval 工具： dbpedia spotlight http://spotlight.dbpedia.org wikipedia miner 触发词 已经以知识图谱存在的数据 难点：数据对齐 数据库中的数据 表格 列表 infobox 属性消歧 上下文消歧 文章来源: 知识抽取（1）

主要思路 打开目标文件输入流，读取相关流信息，找出'best'流的索引index，读取流中的frame中数据写入&pkt然后写入文件 相关代码 #include <stdio.h> #include <libavutil/log.h> #include <libavformat/avio.h> #include <libavformat/avformat.h> #define ADTS_HEADER_LEN 7; void adts_header(char *szAdtsHeader, int dataLen){ int audio_object_type = 2; int sampling_frequency_index = 7; int channel_config = 2; int adtsLen = dataLen + 7; szAdtsHeader[0] = 0xff; //syncword:0xfff 高8bits szAdtsHeader[1] = 0xf0; //syncword:0xfff 低4bits szAdtsHeader[1] |= (0 << 3); //MPEG Version:0 for MPEG-4,1 for MPEG-2 1bit szAdtsHeader[1] |= (0 << 1); //Layer:0 2bits szAdtsHeader