第4章 非结构化数据的处理.ppt
结构化程序设计PPT课件_OK
• t:=x; x:=y; y:=t; • 对任意的X=(x,y,t), 程序P的执行结果Y=（y,x,x） • 因此，程序函数是{（x,y,t）,(y,x,x)}
• 本质： 计算输入和输出的关系
15
Chap4 结构化程序设计及正确性证明
二、结构化定理
2. 七种基本程序的程序函数 [f] = {(x,y)| y=f(x)} [f;g] = {(x,y)| y = g ·f(x)} [if-then] = {(x,y)|p(x)y=f(x)|¬p(x)y=x} [if-then-else] = {(x,y)| p(x)y=f(x)|¬p(x)y=g(x)}
| p(x) q•f(x) r • h • f(x)y=g•h • f(x)
| p(x) q•f(x) r • h • f(x)y=h • f(x)
| p(x) …
21
|…
Chap4 结构化程序设计及正确性证明
二、结构化定理
3. 程序函数的计算
3)循环程序的程序函数
g2
g5
g1
g3
p f
8
Chap4 结构化程序设计及正确性证明
正规程序
• 4. 正规程序
• 定义：满足以下两个条件的流程图程序称为正规程 序。条件：
• 具有一条入口线和一条出口线，且 • 对每个节点，都有一条从入口线到出口线的通路通过该
节点。
• 例：下面两个流程图程序不是正规程序
f
p
g
f p
9
Chap4 结构化程序设计及正确性证明
p1
p2
p3
执行树： 1 g1
2 g3
g4
g2
灼识咨询 第四范式-概述说明以及解释
灼识咨询第四范式-概述说明以及解释1.引言1.1 概述第四范式是一种新兴的数据智能技术，它的出现在很大程度上改变了传统数据处理与分析的方式。
随着数据量的爆炸性增长和数据复杂性的提高，传统的数据处理方式已经无法满足现实需求。
第四范式作为一种新兴的数据管理与分析技术，具备强大的数据处理和智能化分析能力，正在逐渐引起广泛关注和应用。
第四范式的核心理念是将数据作为一个整体进行管理和分析，实现数据的全生命周期管理和智能化应用。
这种方式与传统的关系型数据库的数据处理方式有着本质的区别。
传统的关系型数据库是基于表结构的，数据以表的形式存储，通过SQL语言进行查询和分析。
而第四范式则是以面向对象的方式管理数据，数据被存储为对象，通过对象的关联和属性来进行查询和分析。
这种方式相比传统的关系型数据库更加灵活和高效。
灼识咨询是一家专注于数据智能领域的公司，他们将第四范式应用于自己的业务中，取得了令人瞩目的成果。
通过第四范式的技术支持，灼识咨询能够实现大规模数据的高速处理和智能化分析，为客户提供精准的数据洞察和决策支持。
无论是对于传统行业还是新兴行业，灼识咨询都能够从数据中发现商机，并为客户提供创新的解决方案。
在灼识咨询中，第四范式被广泛应用于各个领域。
例如，在金融行业，灼识咨询利用第四范式的技术，可以实现风险评估模型的构建，通过对大量的金融数据进行分析，准确判断客户的信用风险；在零售行业，灼识咨询利用第四范式的技术，可以实现客户行为分析模型的构建，通过对客户的购买记录和行为轨迹进行分析，为企业提供个性化的推荐和营销服务。
总之，第四范式作为一种新兴的数据智能技术，正在改变着传统的数据处理和分析方式。
在灼识咨询中，第四范式的应用正以其独特的优势和强大的功能，为企业带来更多商机和发展机会。
随着第四范式技术的不断完善与发展，相信在未来的发展中会有更多的领域和行业受益于这一技术的应用。
1.2 文章结构文章结构的设置是为了让读者能够清晰地了解和理解文章的内容和脉络。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型在数据仓库中，源数据类型是指用于构建数据仓库的原始数据的分类。
源数据类型的正确定义和分类对于数据仓库的设计和维护至关重要。
本文将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型及其特点。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有明确定义数据模式的数据，通常以表格形式存储在关系型数据库中。
这种类型的数据非常适适合于数据仓库，因为它们易于查询和分析。
结构化数据可以包括销售记录、客户信息、交易数据等。
例如，一个电子商务网站的定单数据库可以作为数据仓库的结构化数据源。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系型数据库模式的数据。
这种类型的数据通常以XML、JSON或者其他标记语言的形式存储。
半结构化数据常见的例子包括日志文件、传感器数据、电子邮件等。
例如，一家互联网公司的服务器日志可以作为数据仓库的半结构化数据源。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确定义数据模式的数据，通常以文本、图象、视频等形式存在。
这种类型的数据无法直接存储在传统的关系型数据库中，需要进行适当的处理和转换。
非结构化数据的例子包括社交媒体帖子、新闻文章、音频文件等。
例如，一个新闻机构的新闻报导可以作为数据仓库的非结构化数据源。
4. 外部数据：外部数据是指来自于组织外部的数据源，如供应商、合作火伴或者第三方数据提供商。
外部数据可以是结构化、半结构化或者非结构化的，需要与组织内部的数据进行整合和分析。
外部数据的例子包括市场调研报告、行业统计数据、社交媒体数据等。
例如，一家零售企业可以将市场调研报告作为数据仓库的外部数据源。
5. 内部数据：内部数据是指来自于组织内部的各个部门和系统的数据源。
这些数据可以是结构化、半结构化或者非结构化的，需要进行整合和清洗以适应数据仓库的需求。
内部数据的例子包括销售数据、财务数据、人力资源数据等。
例如，一家创造企业可以将销售系统、财务系统和人力资源系统的数据作为数据仓库的内部数据源。
数据清理与处理软件OpenRefine详解
数据清理与处理软件OpenRefine详解第一章：介绍OpenRefineOpenRefine是一款开源的数据清理与处理软件，旨在帮助用户高效地处理大规模数据集。
它最初由Google开发，并以Google Refine的名字发布，后来由社区接手并更名为OpenRefine。
OpenRefine支持各种数据类型，包括结构化数据（如表格、电子表格）和非结构化数据（如文本文件、日志）。
第二章：OpenRefine的特点与优势1. 数据导入与导出：OpenRefine支持导入多种数据格式，如CSV、Excel、XML等，并可以将处理后的数据导出成多种格式，方便与其他分析工具（如R、Python）进行集成。
2. 数据转换与清洗：OpenRefine提供了强大的数据转换与清洗功能，可以通过内置的函数库，实现数据格式转换、字符串替换、合并拆分等操作，大大提高数据质量。
3. 数据去重与聚类：OpenRefine可以自动检测并去重重复数据，并进行数据聚类，方便用户进行分析与处理。
4. 数据可视化：OpenRefine提供了多种数据可视化方式，包括矩形树图、散点图、直方图等，帮助用户更好地理解数据分布和关联性。
第三章：OpenRefine的基本操作与界面介绍1. 数据导入：通过点击界面上的“导入数据”按钮，选择要导入的文件或URL，OpenRefine会自动识别文件格式并导入数据。
2. 数据筛选与排序：通过使用筛选功能，用户可以根据特定条件对数据进行筛选，并使用排序功能对数据进行排序。
3. 数据转换与清洗：用户可以使用OpenRefine提供的函数库对数据进行转换与清洗。
例如，用户可以使用split函数将一个包含多个值的单元格拆分成多个列。
4. 数据聚类：通过点击界面上的“聚类”按钮，OpenRefine会自动将相似的数据聚类在一起，方便用户进行进一步的分析与处理。
5. 数据可视化：用户可以在OpenRefine中选择不同的可视化方式，通过图表展示数据的分布和关联性。
5.常见的非结构化数据主要是文本类的文章,即自然语言数据。
5.常见的非结构化数据主要是文本类的文章,即自然语言数据。
摘要：1.引言2.非结构化数据的定义3.常见的非结构化数据类型4.非结构化数据的应用5.我国在非结构化数据处理方面的发展6.结语正文：【引言】随着互联网和大数据时代的到来，数据类型日趋多样化，其中非结构化数据作为一种重要的数据类型，越来越受到人们的关注。
非结构化数据主要包括文本、图片、音频、视频等，其特点是数据结构不规则、难以用传统数据库表结构进行存储和管理。
本文将重点介绍常见的非结构化数据类型，并探讨我国在非结构化数据处理方面的发展。
【非结构化数据的定义】非结构化数据是指没有明确格式或结构的数据，其内容和形式多样，不易用传统的数据表结构进行表示和存储。
与结构化数据相比，非结构化数据更加灵活，但同时也增加了数据处理和分析的难度。
【常见的非结构化数据类型】常见的非结构化数据主要包括以下几种类型：1.文本类数据：如新闻、文章、社交媒体信息等，这类数据量庞大，且包含丰富的信息，对于文本挖掘和自然语言处理等领域具有很高的研究价值。
2.图片类数据：如图片、图像等，这类数据通常需要进行图像识别和处理，广泛应用于计算机视觉、遥感等领域。
3.音频类数据：如音乐、语音等，这类数据需要进行音频识别和处理，常用于语音识别、自动翻译等场景。
4.视频类数据：如电影、短视频等，这类数据涉及视频识别、行为分析等技术，广泛应用于安防、广告等领域。
【非结构化数据的应用】随着非结构化数据处理技术的不断发展，非结构化数据在各个领域的应用也越来越广泛，主要包括以下几个方面：1.搜索引擎：通过非结构化数据处理技术，搜索引擎可以更快速地索引和检索网页内容，提高搜索效果。
2.智能客服：通过自然语言处理技术，智能客服可以理解和回答用户的问题，提高客户服务水平。
3.舆情分析：通过对文本类数据的挖掘和分析，可以了解公众对某一事件或话题的态度和看法，为政府和企业决策提供参考。
4.个性化推荐：通过对用户行为的分析，可以为用户提供个性化的推荐服务，提高用户体验。
数据库原理及其应用.ppt
数据库管理系统 （DBMS）
数据定义功能
供用户建立、修改或删除数据库的二维表结构 Create table /index
供用户定义或删除数据库的索引(index)
alter table
向用户提供数据定义语言DDL
drop table/index……
数据操作功能
Select <查询的字段名>
进行数据进行检索和查询，是数据库的主要应用 向用户提供数据定义语言DDL
返回
1.5.2 VFP的两类工作方式
一、交互式工作方式 通过命令窗口和应用界面操作
二、程序执行方式 命令程序文件执行，批运行方式。
1.6 VFP的辅助设计工具
向导
表向导 报表向导
设计器
表设计器 表单设计器
生成器：它规定只对满足条件的记录进行操作 。
WHILE <条件>：从当前记录开始，按记录顺序从上向下处理， 一旦遇到不满足条件的记录，就停止搜索并结束该命令的执行。 TO子句：它控制操作结果的输出去向。
ALL [LIKE/EXCEPT <通配符>]：它指出包括或不包括与通配 符相匹配的文件、字段或内存变量。 IN <别名/工作区>： 它允许在当前工作区操作指定工作区。
数据库系统的特点
数据共享 可控冗余度 数据独立性 数据的结构化
数据库系统与一般文件应用系统性能对照
序号 文 件 应 用 系 统
数据库系统
1
文件中的数据由特定 库内数据由多个用
的用户专用
户共享
每个用户拥有自己的 原则上可消除重复。
2
数据，导致数据重复 为方便查询允许少
存储
量数据重复存储，
但冗余度可以控制
计算机网络基础课件第四章
RJ-45，连接双绞线 AUI，连接粗缆 BNC，连接细缆 LC等，连接光纤
4.2.2 集线器（HUB）
中继器（Repeater）：一种在物理层上实现信号的放 大与再生的网络设备，用以扩展局域网的跨度。 集线器（HUB）：一种特殊的多端口中继器，所有连接 端口共享网络带宽。
集线器的分类
无源集线器：不对信号做任何处理——早期 有源集线器：对信号可再生和放大
7 8
代理服务（Proxy）
组建大型局域网—园区网
4.2.1 网卡
网卡---- Network Interface Card， NIC
又称网络适配器（Network Interface Adapter，NIA） 负责网络信号的发送、接收和协议转换，用来实现终端 计算机与传输介质之间的网络连接。 局域网连接方式中，每台计算机至少应安装一块网卡。 每块网卡都有一个惟一的网络硬件地址 - MAC地址。 提供不同的接口类型以连接不同的传输介质。
令牌网
FDDI ATM
4.1.2 局域网的拓扑结构
星型 环型 总线型 树型
4.1.3 局域网的传输介质
有线传输
– 双绞线 – 同轴电缆 – 光纤
无线传输
– 红外线通信
– 蓝牙通信 – 扩频通信
第4章 局域网组网
1
2 3 4 5 6
局域网概述 以太网的物理网络设备 网卡（NIC） 集线器（HUB） 双绞线组网、结构化布线 交换机（Switch） 网络操作系统 Windows下建立局域网连接 动态主机配置（DHCP）
智能集线器：具有有源集线器的全部功能外，还提供网
络管理功能。
4.2.3 交换机（Switch）
第4章 非结构化数据的处理(共31张PPT)
语音识别，文字识别、输入法
词法分析：从句子中切分出单词、找出词汇的各个词素，确定单词的词性、词义等。
Miss Smith put two books on this dining table.
＜6＞
自然语言的概念
• 什么是自然语言
– 语言是人类交际的工具，是人类思维的载体
– 人造语言：编程语言，包括C++, BASIC等 世界语
• 句法分析 • 语义分析
＜22＞
词法分析概述
• 词法分析目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个 词素，从中获得单词的语言学信息并确定单词的词性
• 词性 : 名词、动词、形容词、介词等
• 词的构成 : 动宾, 动补, 偏正, 主谓 • 如: 开学, 生病, 加深, 认清, 原油, 炽热, 头痛,
为什么我上个月已退了GPRS,
这个月还扣我钱？
自然语言 处理技术
效劳：路况查询
地点：学院路
效劳：客服投诉
业务：GPRS 诉求：错误扣费
＜5＞
提纲
Co-Agent〔共施事〕：指行为施动者的合作者；
自然语言处理的根本技术
➢ 非结构化数据处理概述
NP
VP
这种在语法结构上正确，但实际意义上错误的句子。
数字图书馆、电子商务、
象； 给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能
NP
VP
• Time〔时间〕：指行为发生的时间； 计算语言学是从计算角度处理语言
将人们对语言的结构规律的认识用精确的、形式化的、可计算的方式〔计算模型〕加以表示。
文本是• 人类S知o识u最rc大e的〔存储来源，源并且〕文本：的数指量行在不为停地作增长用对象移出的位置； 句语法义分 分• 析析：：G对识o句别a子一l〔和句短话目语所的表标结达构的〕进实：行际分意指析义，。行找出为词作、短用语等对的相象互到关系达及在的句子位中置的作；用等。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
自然语言处理的研究目标
弱人工智能目标：建立一个足够精确的语言数学 模型使计算机通过编程来完成自然语言的相关任 务。如：听、读、写、说，释义，翻译，回答问 题等；
强人工智能目标：让用户能通过自然语言与计算 机自由对话；
＜17＞
自然语言处理的研究内容
[应用系统] 数字图书馆、电子商务、 电子政务、远程教育、语言学习
学院路堵不堵？
为什么我上个月已退了 GPRS,这个月还扣我钱？
自然语言 处理技术
服务：路况查询 地点：学院路
服务：客服投诉 业务：GPRS 诉求：错误扣费
＜5＞
提纲
➢ 非结构化数据处理概述 ➢ 自然语言处理技术概述 ➢ 自然语言处理的基本技术
＜6＞
自然语言的概念
• 什么是自然语言
– 语言是人类交际的工具，是人类思维的载体 – 人造语言：编程语言，包括C++, BASIC等
世界语 – 自然语言：
• 形式：口语、书面语、手语 • 语种：汉语、英语、日语、法语…
• 语言学是研究语言规律的科学
＜7＞
网络语言
“昨晚，我的JJ带着他的青蛙BF到我家来 吃饭。在饭桌上，JJ的BF一个劲儿地对 我妈妈PMP，说她年轻的时候一定是个 漂亮MM，那酱紫真是好BT，7456……”
JJ : 姐姐 BF : boy friend 青蛙ＢＦ：长相不好的男朋友 PMP:拍马屁 MM：妹妹 BT：变态 7456：气死我了
＜19＞
自然语言处理的应用趋势
• 智能接口
– 功能：
• 把现实世界中的信息送入电子世界
– 主要成果
• 拼音输入、手写输入、语音合成、语音输入，手机输入
• 知识处理
– 功能：
• 对于已进入电子世界中的信息进行加工处理获得知识
– 知识经济的时代已经到来！ – 知识就是力量——〉知识就是财富 – 爱问、、新浪爱问、VC知识库
• 语义分析：识别一句话所表达的实际意义。 • 语用分析：研究语言所在的外界环境对语言使
用所产生的影响。
＜10＞
语义与语用
• 同一词语在不同的“语境”中具有不同 “语义”
– 例如：中国奥运史上十大女杰的精彩“转身”
• 病毒
– 计算机领域：计算机病毒 – 医学领域：生物学病毒
＜11＞
自然语言处理的概念
＜3＞
绝大部分数据是非结构化数据
世界上85%的数据都是非结构化数据，这些数据每 年都按指数增长60%。
＜4＞
非结构化数据处理的技术
非结构化数据处理的主要技术是自然语言处理技术 。用来对非结构化数据进行各种层次的理解。
我要去清华大学，从西直 门怎么走？
服务：路线查询 起点：西直门 终点：清华大学
• 自然语言处理（ Natural Language Processing,NLP ） – 也称自然语言理解或计算语言学； – 主要研究如何让机器进行自然语言信息处理，即人 类语言活动中，信息成分的发现、提取、存储、加 工与传输。 – NLP是计算机科学、语言学、人工智能与数学等学 科的交叉学科和边缘学科。
• 计算语言学是从计算角度处理语言 – 将人们对语言的结构规律的认识用精确的、形式化 的、可计算的方式（计算模型）加以表示。
＜12＞
自然语言理解的困难
• 自然语言具有多样性（不同语种、不同地域、不同
人群）
• 自然语言具有进化性 • 自然语言的模糊性 • 自然语言的歧义性
处理歧义问题是NLP的核心问题。自然语言处 理过程就是各种歧义现象的消解过程。
＜15＞
理解自然语言的准则
给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能 问答(question-answering)－机器能正确地回答输入 文本中的有关问题； 文摘生成(summarizing)－机器有能力产生输入文本 的 摘要； 复述(paraphrase)－机器用不同的词语和语句复述输入 文本； 翻译(translation)－机器把一种语言(源语言)翻译为 另一种语言(目标语言)
酱紫：这样子
＜8＞
语言的构成
语言
词汇
词
熟语
词法
语法
句法
词素
构形法 构词法 词组构造法
造句法
＜9＞
自然语言处理的层次
• 语音分析：从语音流中区分出一个一个声音单 元----音素
• 词法分析：从句子中切分出单词、找出词汇的 各个词素，确定单词的词性、词义等。
• 句法分析：对句子和短语的结构进行分析，找 出词、短语等的相互关系及在句子中的作用等。
＜20＞
提纲
➢ 非结构化数据处理概述 ➢ 自然语言处理技术概述 ➢ 自然语言处理的基本技术
– 文本是人类知识最大的存储源，并且文本的数量 在不停地增长
• 电子邮件、新闻、网页、科技论文、 用户抱怨信
• NLP典型应用
– 智能搜索引擎、自动问答、信息获取、语义网 – 语音识别，文字识别、输入法 – 机器翻译，自动文摘，跨语言检索 – 文本分类、文本聚类、文本分析（结构、内容、
情感）、文本挖掘（主题跟踪：人物跟踪，企业 跟踪)、文本过滤
—— 做中国领先的科研资源提供商
《大数据处理》配套课件
第四章 非结构化数据的处理
总课时：4小时（实验：3小时）
＜1＞
提纲
➢ 非结构化数据处理概述 ➢ 自然语言处理技术概述 ➢ 自然语言处理的基本技术
＜2＞
什么是非结构化数据
相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里， 可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言， 不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非 结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图 片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频 信息等等。
[应用技术研究] 自动问答、机器翻译、信息检索、 文本挖掘、自动校对、信息抽取
[基础研究] 分词、词性标注、短语切分、 句法分析、语义分析、篇章理解等
[资源建设] 语料库资源建设 语言学知识库建设
软件企业 NLP研究者 语言学家
＜18＞
自然语言处理的应用
• NLP应用前景
– 据统计，日常工作中80%的信息来源于语言，处 理文本பைடு நூலகம்需求在不断增长
＜13＞
自然语言理解的困难
＜14＞
机器能够理解人的语言吗？
• 很难！
• 什么是理解？ – 结构主义：机器的理解机制与人相同（白盒） • 问题：人类语言理解机理尚未清楚 – 功能主义：机器的表现与人相同即可（黑盒） • 图灵测试 – 如果通过自然语言的问答，一个人无法识别 和他对话的是人还是机器，那么就应该承认 机器具有智能