通过最佳实践帮助您实现上述案例效果

Step1：数据导入MaxCompute

1.1 创建需要上传的本地数据

新闻文本表：

源数据：nlp_use

stop_words表：

源数据：stop_words

1.2 创建MaxCompute表

1.2.1 开通MaxCompute

阿里云实名认证账号访问https://www.aliyun.com/product/odps ，开通MaxCompute，选择按量付费进行购买。

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1.2.2 数加上创建MaxCompute project

操作步骤:

步骤1: 进入数加管理控制台，前面开通MaxCompute成功页面，点击管理控制台，或者导航产品->大数据（数加）->MaxCompute 点击“管理控制台”。

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步骤2: 创建项目。付费模式选择I/O后付费，输入项目名称：

步骤3: 创建MaxCompute表。进入大数据开发套件的数据开发页面

以开发者身份进入阿里云数加平台>大数据开发套件>管理控制台，点击对应项目操作栏中的进入工作区

1.2.3 创建表

点击菜单数据管理，右上新建表

1.2.4 填写信息配置

在新建表页面中填写基础信息的各配置项，点击下一步

在新建表页面中填写字段和分区信息的各配置项

1.2.5 点击提交

新建表提交成功后，系统将自动跳转返回数据表管理界面，点击我管理的表即可看到新建表

1.3 导入本地文件

进入大数据开发套件控制台，点击对应项目的进入工作区，点击菜单数据开发-->导入-->导入本地数据

选择目标表，并选择字段匹配方式，点击导入

文件导入成功后，系统右上角将提示文件导入成功，同时可以执行select语句查看数据

同样方法创建stop_words表

注意：如果原始字符集设GBK中文出现乱码，可改为UTF-8

Step2：机器学习中的数据准备

进入机器学习管理控制台，点击对应项目的进入机器学习

选择需要的租户及工作空间，点击“提交”

进入机器学习页面后，右击我的实验点击新建空白实验，输入实验名和实验描述

切换到组件栏，向画布中拖入读数据表，点击读数据表，在右侧表选择栏填入你的MaxCompute表

切换到字段信息栏，可以查看输入表的字段名、数据类型和前100行数据的数值分布

Step3：数据探索流程

实验流程图：

3.1 增加序号列

本文的数据源输入是以单个新闻为单元，需要增加ID列来作为每篇新闻的唯一标识，方便下面的算法进行计算。

3.1.1 增加序列号

切换至组件栏，向画布中拖入数据合并-->增加序号列，将nlp_use源表的输出与增加序号列连接，点击增加序号列，在右侧字段设置中进行填写

右击增加序列号点击执行后，查看数据

3.1.2 类型转换

向画布中拖入数据合并-->类型转换，将增加序号列输入到类型转换中，点击类型转换，在右侧选择字段

右击类型转换点击执行后，查看数据

3.2 分词及词频统计

这两步都是文本挖掘领域最常规的做法，首先利用分词控件对于content字段，也就是新闻内容进行分词。去除过滤词之后（过滤词一般是标点符号及助语），对于词频进行统计。

3.2.1 分词

切换至组件栏，向画布中拖入文本分析-->Split Word，将类型转换的输出连接到Split Word的输入数据表中，点击Split Word，在右侧设置字段

右击Split Word点击执行后，查看数据

3.2.2 词频统计

切换至组件栏，向画布中拖入文本分析-->词频统计

3.3 停用词过滤

停用词过滤功能用于过滤输入的停用词词库，一般过滤标点符号以及对于文章影响较少的助语等。

3.3.1 添加读数据表

切换到组件栏，向画布中拖入读数据表，点击读数据表，在右侧表选择栏填入你的MaxCompute表

右击读数据表点击执行，查看数据

3.3.2 停用词过滤

切换至组件栏，向画布中拖入文本分析-->停用词过滤，将Split Word的输出和stop_words源表的输出分别与停用词过滤进行连接，点击停用词过滤，在右侧选择字段

右击停用词过滤点击执行，查看数据

3.3.3 词频统计

向画布中拖入文本分析-->词频统计，将停用词过滤的输出表与词频统计连接，在右侧设置字段

右击词频统计点击执行，查看数据

3.4 文本主题挖掘

使用PLDA文本挖掘组件需要先将文本转换成三元形式，append_id是每篇新闻的唯一标识，key_value字段中冒号前面的数字表示的是单词抽象成的数字标识，冒号后面是对应的单词出现的频率。

3.4.1 三元组转kv

切换至组件栏，向画布中拖入文本分析-->三元组转kv,将词频统计的三元组输出与三元组转kv的输入表连接，点击三元组转kv，在右侧设置字段

右击三元组转kv点击执行，查看数据

3.4.2 PLDA

在上一步完成了文本转数字的过程，下一步数据进入PLDA算法。PLDA算法又叫主题模型，算法可以定位代表每篇文章的主题的词语。本次试验设置了50个主题，PLDA有六个输出桩，第五个输出桩输出结果显示的是每篇文章对应的每个主题的概率。

切换至组件栏，向画布中拖入文本分析-->PLDA,将三元组转kv的输出表与PLDA连接，点击PLDA，在右侧进行字段和参数设置

右击PLDA点击执行后，查看数据

3.4.3 SQL脚本

向画布中拖入工具-->SQL脚本，将PLDA的第五个输出桩与SQL脚本连接，点击SQL脚本，在右侧写SQL语句

select * from ${t1};

右击SQL脚本点击执行后，查看数据

3.5 结果分析和评估

3.5.1 K均值聚类

上一步把文章从主题的维度表示成了一个向量。接下来就可以通过向量的距离实现聚类，从而实现文章分类。我们这里可以简单看一下分类的结果。查看K均值聚类组件的结果，cluster_index表示的是每一类的名称。找到第0类，一共有docid为115，292，248，166四篇文章。

向画布中拖入机器学习-->聚类-->K均值聚类，将SQL脚本的输出与K均值聚类的输入数据连接，点击K均值聚类，在右侧进行字段和参数设置

右击K均值聚类点击执行后，查看数据

3.5.2 过滤与映射

通过过滤与映射组件查询115，292，248，166四篇文章

向画布中拖入数据预处理-->采样与过滤-->过滤与映射，将类型转换中转换后的数据表输入到过滤与映射中，点击过滤与映射，在右侧写入过滤条件

append_id=292 or append_id=115  or append_id=248 or append_id=166 ;

右击过滤与映射点击执行后，查看数据

本文只是一个简单的案例，商业合作可以私下联系我们，我们在文本方面我们有较完善的解决方案。