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Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类详解教程
在Kmeans算法中,一个样本需要使用数值类型,所以需要把文本转为数值向量形式,这里在Spark中有两种方式。其一,是使用TF-IDF;其二,使用Word2Vec。这里暂时使用了TF-IDF算法来进行,这个算法需要提供一个numFeatures,这个值越大其效果也越好,但是相应的计算时间也越长,后面也可以通过实验验证。
基于 ElasticSearch 搜索服务的简易 API 调用
Search项目是基于ElasticSearch搜索服务提供的简易API调用,支持以下功能 数据索引 添加索引数据 更新索引数据(UpdateById/UpdateByQuery) 数据批量操作(批量添加/删除/修改) 路由(routing) 建议查询(Suggest) Mustache模板.
18【在线日志分析】之Spark on Yarn配置日志Web UI(HistoryServer服务)
1.进入spark目录和配置文件 [root@sht-sgmhadoopnn-01 ~]# cd /root/learnproject/app/spark/conf [root@sht-sgmhadoopnn-01 conf]# cp spark-defaults.
NLPIR智能语义:大数据挖掘的核心在于“预测”
NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求,包括大数据完整的技术链条:网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
「最有用」的特殊大数据:一文看懂文本信息系统的概念框架及功能
目前,我们正处在一个以大数据与人工智能技术为核心的新的工业革命时代,其主要特征是大量各种可利用的数据可以视为一种特殊的生产资料,经过高效的智能数据分析与挖掘以及机器学习等人工智能技术处理后,这些数据可以产生巨大价值,创造智能。
阿里开源新一代 AI 算法模型,由达摩院90后科学家研发
近日,阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 ESIM。该算法模型提出两年多,已被包括谷歌、facebook 在内的国际学术界在200多篇论文中引用,更曾在国际顶级对话系统评测大赛(DSTC7)上获得双料冠军,将人机对话准确率的世界纪录提升至94.1%。
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