第4章 非结构化数据的处理 PPT
(完整版)《软件需求分析》PPT课件
4.1.1 需求分析的特点
需求分析虽处于软件开发过程的开始阶段，但它对 于整个软件开发过程以及软件产品质量是至关重要 的。需求分析是指开发人员要进行细致的调查分析， 准确理解用户的要求。将用户非形式的需求陈述转 化为完整的需求定义，再由需求定义转换到相应的 形式功能规约的过程。
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（4）用户界面需求：用户操纵界面的形式、输入 /输出数据格式、数据传递的载体等。
（5）系统的可靠性、安全性、可移植性和可维护 性等方面的需求。
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2. 导出软件的逻辑模型
分析人员根据前面获取的需求资料，要进行一致性 的分析检查，在分析、综合中逐步细化软件功能， 划分成各个子功能。同时对数据域进行分解，并分 配到各个子功能上，以确定系统的构成及主要成分。 最后要用图文结合的形式，建立起新系统的逻辑模 型。
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1. 问题明确定义
（1）功能需求：指所开发的软件必须具备什么样 的功能。
（2）性能需求：要开发软件的技术性能指标，如 访问时延、存储容量、运行时间等限制。
（3）环境需求：软件运行时所需要的硬件的机型、 外设；软件的操作系统、开发与维护工具和数据库 管理系统等要求。
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3. 交流障碍
需求分析涉及人员较多，系统分析员要与软件系统 用户、问题领域专家、需求工程师和项目管理员等 进行交流。但是这些人具备不同的背景知识，处于 不同的角度，扮演不同角色，造成了相互之间交流 的困难。
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非结构化数据分析与处理技术研究
非结构化数据分析与处理技术研究近年来，随着互联网和电子技术的飞速发展，数据已经成为了企业经营和科学研究的重要资源，其价值不断提高。
数据分析已经成为了企业决策和科学研究的重要手段。
然而，大数据时代的来临，使得数据的性质和规模都发生了很大的变化。
非结构化数据的分析和处理技术成为当前数据处理和分析的重要研究方向。
1. 非结构化数据的概念及类型非结构化数据指的是没有固定格式的数据，例如文本、图片、音频、视频等，因此非结构化数据难以用传统的关系型数据库进行存储和处理。
非结构化数据来源广泛，包括社交媒体、在线新闻、博客文章、视频和音频等。
2. 非结构化数据分析技术研究非结构化数据分析技术研究可以分为两个方向：文本分析和图像分析。
（1）文本分析文本分析技术是将非结构化文本数据中蕴含的信息进行自动提取、索引和语义理解的技术。
文本分析技术主要包括文本分类、文本聚类、情感分析、命名实体识别和知识图谱构建等。
（2）图像分析图像分析技术是将非结构化图像数据中蕴含的信息进行自动识别、分类和理解的技术。
图像分析技术主要包括图像分类、目标检测、图像分割、图像识别和图像语义理解等。
3. 非结构化数据处理技术研究非结构化数据处理技术研究主要包括如下几个方面：（1）文本预处理文本预处理是非结构化数据分析中的一个重要环节，主要包括分词、去停用词、词性标注、词向量化和tf-idf等。
分析方法的准确性和效率与文本预处理环节密不可分。
（2）数据挖掘和机器学习算法非结构化数据处理中，最常用的数据挖掘和机器学习算法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、贝叶斯网络、决策树和深度学习等。
这些算法可以用于非结构化数据的特征提取、分类、群组化和模式挖掘等。
（3）自然语言处理(NLP)自然语言处理(NLP)是处理自然语言文本和语音的分支学科，主要包括自动语音识别、机器翻译、自然语言生成和问答系统。
NLP可以应用于文本生成、文本语义分析、情感分析和智能问答等。
非结构化数据文件的知识问答
非结构化数据文件的知识问答
1. 什么是非结构化数据文件？
非结构化数据文件是指那些没有固定格式、难以用传统的行和
列来组织的数据。
这些数据通常不适合存储在关系型数据库中，包
括但不限于文本文件、图像、音频、视频等。
2. 非结构化数据文件的特点有哪些？
非结构化数据文件的特点包括，缺乏明确定义的结构、数据分
布广泛、难以进行自动化处理和分析、数据量大且多样化、难以按
传统方式进行查询和分析等。
3. 非结构化数据文件的应用领域有哪些？
非结构化数据文件在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于，社交媒体分析、情感分析、文本挖掘、图像识别、语音识别、视频
内容分析、医学影像分析等。
4. 如何处理非结构化数据文件？
处理非结构化数据文件的方法包括，文本数据的分词和词频统计、图像数据的特征提取和分类、音频数据的信号处理和语音识别、视频数据的帧提取和内容识别等。
通常需要借助各种数据处理工具
和算法来进行处理和分析。
5. 非结构化数据文件与结构化数据文件有何区别？
非结构化数据文件与结构化数据文件的主要区别在于数据的组
织形式和处理方式。
结构化数据文件是以表格形式存储的数据，可
以通过行和列进行组织和查询；而非结构化数据文件则没有固定的
组织形式，需要通过特定的处理方法才能进行分析和查询。
总的来说，非结构化数据文件在当今信息化社会中占据着越来
越重要的地位，对于我们理解和利用各种类型的数据具有重要意义。
希望以上回答能够满足你的需求，如果还有其他问题，欢迎继续提问。
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案一、引言非结构化数据是指那些没有明确定义的数据，无法按照传统的关系型数据库模型进行存储和管理的数据。
随着大数据时代的到来，非结构化数据的规模和重要性不断增加，因此寻觅一种高效的非结构化数据存储解决方案变得尤其关键。
本文将介绍一种基于分布式文件系统和NoSQL数据库的非结构化数据存储解决方案。
二、分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件存储在多个节点上的系统，具有高可用性、可扩展性和容错性等特点。
在非结构化数据存储解决方案中，分布式文件系统可以用来存储非结构化数据的原始文件，提供高效的读写性能和可靠的数据存储。
1. 文件存储分布式文件系统将非结构化数据的原始文件分割成多个块，并将这些块分布在不同的节点上进行存储。
这种方式可以提高数据的读写性能，同时也能够实现数据的冗余备份，提高数据的可靠性。
2. 数据索引为了方便对非结构化数据进行检索和查询，分布式文件系统需要建立相应的索引机制。
索引可以根据数据的特征和属性进行构建，以提高数据的访问效率。
常见的索引方式包括倒排索引、B树索引等。
三、NoSQL数据库NoSQL数据库是一种非关系型数据库，适合于存储和管理非结构化数据。
与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能和灵便的数据模型等特点，非常适合存储非结构化数据。
1. 数据模型NoSQL数据库支持多种数据模型，包括键值对、文档型、列族型和图形型等。
根据非结构化数据的特点和需求，可以选择合适的数据模型来存储和管理数据。
2. 数据查询NoSQL数据库提供了灵便的数据查询和检索方式，可以根据数据的特征和属性进行高效的查询。
同时，NoSQL数据库还支持分布式计算和并行查询，提高数据的处理性能。
四、非结构化数据存储解决方案的架构设计基于分布式文件系统和NoSQL数据库的非结构化数据存储解决方案的架构设计如下：1. 数据采集首先，需要对非结构化数据进行采集。
采集可以通过爬虫、日志采集等方式进行，将数据保存为原始文件。
大数据的处理和分析ppt课件
– 关键技术概述、PageRank初步
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大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
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大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案简介：非结构化数据是指不符合传统关系型数据库中行和列的数据格式，包括文本、音频、视频、图象等形式的数据。
由于非结构化数据的特殊性，传统的关系型数据库无法高效地存储和处理这些数据。
因此，需要一种专门的解决方案来存储和管理非结构化数据，以满足日益增长的非结构化数据的存储和处理需求。
解决方案概述：非结构化数据存储解决方案是一种专门为非结构化数据设计的存储和管理系统。
它能够有效地存储和处理各种形式的非结构化数据，并提供高性能、可扩展性和可靠性。
该解决方案通常包括以下几个关键组件：数据存储、数据处理、数据检索和数据安全。
1. 数据存储：非结构化数据存储解决方案需要提供高效的数据存储机制，以满足大规模非结构化数据的存储需求。
常见的数据存储方式包括分布式文件系统、对象存储和分布式数据库。
分布式文件系统可以将数据分散存储在多个节点上，提供高可用性和可扩展性。
对象存储则以对象的方式存储数据，提供灵便的数据访问方式和高效的数据存储机制。
分布式数据库则可以将数据分片存储在多个节点上，提供高性能的数据存储和查询能力。
2. 数据处理：非结构化数据存储解决方案需要提供强大的数据处理能力，以支持对非结构化数据的分析和挖掘。
数据处理可以包括数据清洗、数据转换、数据聚合和数据分析等过程。
为了提高数据处理的效率和性能，解决方案可以采用并行计算、分布式计算和流式计算等技术。
同时，还可以提供一些高级的数据处理功能，如自然语言处理、图象识别和音频分析等。
3. 数据检索：非结构化数据存储解决方案需要提供快速和准确的数据检索能力，以满足用户对非结构化数据的查询需求。
数据检索可以通过索引、搜索和推荐等方式实现。
索引可以加快数据检索的速度，搜索可以根据关键词进行数据检索，推荐可以根据用户的兴趣和偏好推荐相关的非结构化数据。
4. 数据安全：非结构化数据存储解决方案需要提供严格的数据安全机制，以保护非结构化数据的机密性、完整性和可用性。
大数据 第4章 大数据存储与管理
大数据第4章大数据存储与管理在当今数字化的时代，数据正以前所未有的速度增长和积累，大数据已经成为了企业和组织决策、创新以及提升竞争力的重要资产。
而大数据的存储与管理则是确保这些海量数据能够被有效利用和保护的关键环节。
大数据的特点首先在于其规模巨大。
传统的数据存储和管理方式在面对 PB 级甚至 EB 级的数据量时往往显得力不从心。
其次，数据的类型多样，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
此外，数据的产生速度极快，需要实时或近实时的处理和存储。
面对这些挑战，大数据存储技术不断发展和创新。
分布式文件系统是大数据存储的基础架构之一。
例如 Hadoop 的 HDFS（Hadoop 分布式文件系统），它将数据分散存储在多个节点上，通过冗余备份来保证数据的可靠性。
这种分布式架构能够横向扩展，意味着可以通过增加节点来轻松应对不断增长的数据量。
NoSQL 数据库在大数据存储中也扮演着重要角色。
与传统的关系型数据库不同，NoSQL 数据库放弃了严格的事务一致性和模式约束，更注重数据的高可用性和可扩展性。
常见的 NoSQL 数据库类型包括键值存储（如 Redis）、文档数据库（如 MongoDB）、列族数据库（如HBase）和图数据库（如Neo4j）等。
它们各自适用于不同的应用场景。
对于大规模的结构化数据存储，数据仓库仍然是一种重要的选择。
像 Teradata、Greenplum 等数据仓库系统能够高效地处理复杂的查询和分析操作。
同时，数据湖的概念也逐渐兴起。
数据湖可以存储各种原始格式的数据，为数据的探索和分析提供了更大的灵活性。
在大数据存储的基础上，有效的数据管理至关重要。
数据治理是数据管理的核心部分，它包括制定数据策略、定义数据标准、确保数据质量和数据安全等。
数据质量的保障涉及数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案一、背景介绍随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大量的非结构化数据被产生和积累，如文本、图片、音频、视频等。
这些非结构化数据的存储和管理对于企业和组织来说是一个重要的挑战。
本文将介绍一种非结构化数据存储解决方案，帮助企业和组织高效地存储和管理非结构化数据。
二、解决方案概述该非结构化数据存储解决方案基于云计算和大数据技术，采用分布式存储架构，能够实现数据的高可用性、高可扩展性和高性能。
该解决方案包括以下几个关键组件：1. 数据采集与提取：通过各种方式采集非结构化数据，如网络爬虫、传感器、移动设备等。
然后对采集到的数据进行提取和处理，将其转化为结构化数据。
2. 数据存储与管理：采用分布式文件系统和对象存储技术，将非结构化数据存储在云端。
通过数据分片和冗余备份，确保数据的可靠性和可用性。
同时，提供数据的元数据管理和索引功能，方便用户进行数据的检索和查询。
3. 数据处理与分析：通过大数据处理平台，对非结构化数据进行分析和挖掘。
利用机器学习和自然语言处理等技术，提取数据中的有用信息和知识。
同时，支持实时数据处理和批量数据处理，满足不同场景下的需求。
4. 数据安全与隐私保护：采用数据加密和访问控制技术，保护非结构化数据的安全性和隐私性。
同时，遵守相关的法律法规和隐私政策，确保数据的合规性和合法性。
三、解决方案的优势该非结构化数据存储解决方案具有以下几个优势：1. 高可用性：采用分布式存储和冗余备份机制，确保数据的高可用性。
即使某个节点发生故障，也不会影响数据的访问和使用。
2. 高可扩展性：采用分布式存储架构，支持横向扩展，可以根据实际需求动态扩展存储容量和计算资源。
3. 高性能：采用并行计算和分布式处理技术，提高数据处理和分析的效率。
同时，利用缓存和预取技术，加快数据的访问速度。
4. 灵活性：支持多种数据格式和数据源，适应不同类型和规模的非结构化数据。
同时，提供灵活的数据模型和查询语言，方便用户进行数据的操作和分析。
非结构化数据的自然语言处理方法
非结构化数据的自然语言处理方法自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
然而，大多数传统的自然语言处理方法往往只适用于结构化的数据，对于非结构化数据的处理存在一定的挑战。
本文将介绍针对非结构化数据的自然语言处理方法以及相关技术的应用。
一、文本分词文本分词是自然语言处理的基础步骤之一，它将一段连续的文本划分为一系列单词或词语。
对于结构化数据，往往可以根据空格或其他特殊符号进行切分。
然而，对于非结构化数据，如新闻文章、社交媒体评论等，由于缺乏规则性，需要借助分词算法进行处理。
常见的分词算法包括最大匹配法、最小匹配法和统计语言模型等。
二、命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
对于非结构化数据的处理，NER技术可以帮助我们从大量文本中提取出有用的信息。
例如，在金融领域中，可以通过NER技术识别出其中的公司名、股票代码等关键信息，从而辅助投资决策。
三、情感分析情感分析（Sentiment Analysis）是指对文本进行情感倾向性判断的任务，即判断一段文本是正面的、负面的还是中性的。
对于非结构化的数据，情感分析可以帮助我们了解用户对某种产品、事件或话题的情感态度。
例如，在社交媒体中对品牌或产品进行情感分析可以帮助企业了解用户的反馈情况，进而进行情感营销和品牌管理。
四、文本主题模型文本主题模型（Topic Modeling）是一种用于从文本中发现隐藏主题的技术。
对于非结构化数据的处理，文本主题模型可以帮助我们发现文本中隐藏的主题和话题，进而根据这些主题和话题进行文本分类和信息检索。
例如，在新闻领域，可以利用文本主题模型从海量的新闻报道中发现热门话题和事件。
五、机器翻译机器翻译（Machine Translation）是指利用计算机自动将一种语言翻译成另一种语言的技术。
高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法
高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法高效处理结构化和非结构化数据是数据分析和数据科学领域的关键技能之一。
在大数据时代，我们面临着数量庞大、多样化的数据，包括结构化数据（如数据库、电子表格等）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
有效地处理这些数据，提取有价值的信息和洞察力，对于业务决策和创新至关重要。
下面是一些高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法。
一、处理结构化数据的技巧和方法：1.数据清洗和预处理：结构化数据通常以表格形式存在，但往往包含缺失值、错误值、异常值等问题。
进行数据清洗和预处理是确保数据质量的关键步骤。
这包括处理缺失值、去除重复值、纠正错误值和异常值等。
2.数据合并和连接：在实际应用中，有时需要将多个表格中的数据合并或连接起来以获得更全面的信息。
这可以通过使用关系型数据库的JOIN操作或者数据处理工具（如Pandas）中的合并函数来实现。
3.数据转换和重塑：有时候，结构化数据需要转换为与分析目的相适应的形式。
这可能包括将数据从长格式转换为宽格式，进行数据透视操作，或者进行数据归一化处理等。
4.特征提取和构建：结构化数据中存在很多有用的信息，但有时需要将其提取出来以支持进一步的分析。
这包括选择和构建合适的特征变量，以支持模型构建和预测。
5.数据可视化：通过可视化结构化数据，可以更直观地理解数据的特征和模式。
这有助于发现数据中的隐藏信息和趋势，以及支持业务决策。
二、处理非结构化数据的技巧和方法：1.文本处理和分析：非结构化数据中常见的类型是文本数据。
对于文本数据的处理，可以采用自然语言处理（NLP）技术，如分词、词干提取、词频统计、情感分析等。
2.图像和视频处理：对于图像和视频数据，可以使用计算机视觉算法进行特征提取和图像分类。
例如，使用卷积神经网络（CNN）可以实现图像分类和目标检测等任务。
3.音频处理：音频数据的处理可以包括音频信号处理、音频识别和语音情感分析等。
这些技术可以应用于语音识别、语音合成、音乐推荐等领域。
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案一、背景介绍随着信息技术的快速发展，大量的非结构化数据（Unstructured Data）被不断地产生和积累，如文本、图象、音频、视频等。
这些非结构化数据的特点是数据格式不规范、数据量大、数据类型多样，传统的关系型数据库无法有效存储和管理这些数据。
因此，需要一种高效的非结构化数据存储解决方案，以满足对非结构化数据的存储、检索和分析需求。
二、解决方案概述我们提出了一种基于分布式存储和大数据技术的非结构化数据存储解决方案。
该解决方案采用分布式文件系统和分布式数据库相结合的方式，实现对非结构化数据的高效存储、检索和分析。
1. 分布式文件系统采用分布式文件系统作为底层存储层，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
HDFS具有高可靠性、高可扩展性和高吞吐量的特点，能够满足大规模非结构化数据的存储需求。
2. 分布式数据库采用分布式数据库作为上层数据管理层，如HBase。
HBase是一个分布式、可扩展、面向列的NoSQL数据库，能够实现对非结构化数据的高效存储和检索。
三、解决方案的关键技术1. 数据分片对于大规模非结构化数据，采用数据分片的方式进行存储。
将数据划分为多个小块，并分散存储在不同的节点上，以实现数据的分布式存储和负载均衡。
2. 数据索引建立适当的索引结构，以提高数据的检索效率。
对于文本数据，可以采用倒排索引等技术，对关键词进行索引；对于图象、音频、视频等数据，可以采用特征提取和相似度计算等技术，进行内容检索。
3. 数据压缩对非结构化数据进行压缩，以减少存储空间和提高数据传输效率。
采用压缩算法对数据进行压缩，并在需要使用数据时进行解压缩。
4. 数据备份和容错采用数据备份和容错机制，确保数据的可靠性和高可用性。
通过数据备份，将数据存储在多个节点上，以防止节点故障导致数据丢失；通过容错机制，对节点故障进行监测和处理，以保证系统的稳定性。
四、解决方案的优势和应用场景1. 优势（1）高效存储：采用分布式存储和压缩技术，大幅减少存储空间，提高存储效率。
大数据处理中的非结构化数据分析技术研究
大数据处理中的非结构化数据分析技术研究随着时代的进步和科技的发展，数据量也慢慢地增大了，大数据处理技术也逐渐受到人们的关注。
传统的数据处理方法已经无法满足现代社会对数据分析的需求，所以大数据处理技术应运而生。
大数据处理中的非结构化数据分析技术是其中的一个重要部分，本文将对其进行深入探讨。
一、大数据中的非结构化数据随着社交网络和互联网的迅速发展，人们从网络中获取的数据已不仅仅是结构化数据，更多的是一些非结构化的数据。
那么什么是非结构化数据呢？非结构化数据指的是人们日常生活、工作、学习中产生的一些数据，这些数据没有结构化的形式，也不是传统意义上的数字、文本数据等。
例如照片、视频、PDF文档、语音等所产生的数据都是非结构化数据。
由于非结构化数据种类繁多、数据量大、异构性高，所以对这类数据进行分析处理是非常具有挑战性的。
二、大数据分析技术的发展为了更好地利用这些非结构化的数据，大数据分析技术也日益成熟。
从以前的数据仓库架构、OLAP分析，到后来的数据挖掘技术、机器学习技术，再到现在的大数据分析技术，如Hadoop、Spark、Storm等分布式计算框架，这些技术都为大数据处理提供了不同的解决方案。
不同的技术可以处理不同的数据类型，也有助于处理不同规模的数据量。
通过这样的技术演进，大数据处理技术逐渐丰富，让我们不再是只能从少量数据中获得统计结果，而是从海量数据中可以得出更准确的答案。
这些技术的出现让我们看到了人工智能、物联网和互联网智能化的发展趋势。
三、非结构化数据分析技术的重要性对于非结构化数据处理，机器学习的技术可以有所作为，因为它很擅长处理无序的数据。
相比之下，关系型数据库管理系统(RDBMS)和传统的操作系统并不擅长对非结构化数据的处理。
由于非结构化数据的类型繁多，如何对这些数据进行分类、提取有效信息是个很大的挑战。
现在已经有大量的技术和算法被开发出来，可以有效地从非结构化数据中获取有价值的信息。
如何使用自然语言处理技术处理非结构化数据
如何使用自然语言处理技术处理非结构化数据自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术是一种使计算机能够处理和理解人类语言的领域。
在当今数字化时代，大量的非结构化数据以文本的形式存在，如社交媒体内容、新闻文章、电子邮件等。
利用自然语言处理技术处理这些非结构化数据，能够帮助我们从中提取有价值的信息，并进行深入分析。
1. 文本清洗处理非结构化数据往往包含大量的噪声和无用信息，为了提高后续的处理效果，首先需要进行文本清洗处理。
该步骤包括去除标点符号、数字、停用词等，以及进行词干提取和拼写校正等操作。
其中，停用词是指在处理过程中没有实际意义的常用词，如"的"、"是"等。
通过清洗处理，可以减小文本规模，提高后续处理的效率与准确性。
2. 分词处理分词是将连续的文本序列切分成一个个有意义的词或短语的过程。
在中文处理中，分词任务尤为重要，因为中文语言中没有与英文的空格相似的明显分隔符号。
分词任务可以使用基于规则、统计和深度学习的方法来完成。
其中，基于规则的方法适用于复杂的领域或特定的文本类型，而统计和深度学习的方法通常在大规模数据集上具有较好的表现。
3. 词性标注词性标注是为每个词标注一个词性，如名词、动词、形容词等，以帮助后续的语义理解和分析。
词性标注可以使用基于规则的方法以及基于机器学习的方法。
基于规则的方法通常通过事先定义的规则和规则库来完成，而基于机器学习的方法则通过训练模型来预测每个词的词性。
对于非结构化数据的处理，词性标注可以帮助我们更好地理解和利用文本信息。
4. 实体识别实体识别是从文本中识别出具有特定意义的实体或命名实体的过程，如人名、地名、组织名称等。
实体识别可以帮助我们从海量的非结构化数据中快速提取出关键信息，用于信息检索、知识图谱构建等应用。
实体识别可以使用基于规则的方法，如词典匹配、模式匹配等，也可以使用基于机器学习的方法，如条件随机场（CRF）和循环神经网络（RNN）等。
第4章非结构化数据的处理.ppt课件
主语
谓语
动词
宾语
He
wrote
a
book
句法分析过程
一个句子又是由若干个词类构成的，如名词、动词、代词、形容词等。若从句子的词类来考虑，一个句子也可用一棵树来表示，这种树称为句子的分析树，如图所示：
句子
代 词
动词短语
动 词
名词短语
He
wrote
a
book
语义分析概述
语义分析就是要识别一句话所表达的实际意义。即弄清楚“干什么了”，“谁干的”，“这个行为的原因和结果是什么”以及“这个行为发生的时间、地点及其所用的工具或方法”等。 语义分析仅是在句法范围内根据词性信息来分析自然语言中句子的文法结构的，由于它没有考虑句子本身的含义，也就不能排除像 The paper received the professor. 这种在语法结构上正确，但实际意义上错误的句子。
习题
非结构化数据和结构化数据有什么区别？ 什么是自然语言处理？ 词法分析、句法分析和语义分析的功能及区别？
配套实验
非结构化数据的处理 分词工具使用 分词程序编写 句法分析实验 高效的文本处理工具
春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜 人的志向通常和他们的能力成正比例 夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学 志不立，天下无可成之事 Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other famous sights. If I'd gone alone, I couldn't have seen nearly as much, because I wouldn't have known my way about. 会当凌绝顶，一览众山小 如果一个人不知道他要驶向哪头，那么任何风都不是顺风 一个人如果不到最高峰，他就没有片刻的安宁，他也就不会感到生命的恬静和光荣
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案第1篇非结构化数据存储解决方案一、背景分析随着信息技术的飞速发展，非结构化数据在企业运营和个人生活中的重要性日益凸显。
非结构化数据主要包括文本、图片、音频、视频等多种格式，其存储、管理和分析对企业和个人提出了更高的要求。
为了更好地应对非结构化数据带来的挑战，本方案将针对非结构化数据存储问题，提出一套合法合规的解决方案。
二、目标定位1. 实现对非结构化数据的统一存储、管理和查询。
2. 确保数据存储安全、可靠、高效。
3. 降低存储成本，提高数据利用率。
4. 符合国家相关法律法规，确保数据合规性。
三、解决方案1. 数据分类根据非结构化数据的类型和特点，将其分为以下几类：（1）文本数据：包括文档、报告、电子邮件等；（2）图片数据：包括照片、截图、设计图等；（3）音频数据：包括语音、音乐、录音等；（4）视频数据：包括录像、电影、直播等。
2. 存储策略针对不同类型的非结构化数据，制定以下存储策略：（1）文本数据：采用分布式文件存储系统，支持海量文本数据的存储和快速检索；（2）图片数据：采用对象存储系统，支持图片数据的压缩、去重和索引；（3）音频数据：采用音频专用存储设备，支持高并发、低延迟的音频数据访问；（4）视频数据：采用分布式视频存储系统，支持视频数据的切片、转码和分发。
3. 数据安全（1）物理安全：确保存储设备的安全性，采用防火墙、入侵检测等安全措施；（2）数据加密：对存储的数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性；（3）权限管理：设置严格的数据访问权限，防止未经授权的数据访问和泄露；（4）备份恢复：定期对数据进行备份，确保数据在发生故障时能够及时恢复。
4. 数据管理（1）元数据管理：为非结构化数据建立元数据信息，便于数据的查询和管理；（2）数据生命周期管理：根据数据的访问频率和重要性，制定合理的数据生命周期策略；（3）数据挖掘与分析：利用大数据分析技术，对非结构化数据进行分析和挖掘，提高数据价值；（4）数据共享与交换：搭建数据共享平台，实现非结构化数据在不同系统间的交换和共享。
大数据分析与挖掘 08大数据挖掘-非结构化
• 应用场景 • 全球多达80%的大数据是非结构化的，如博客、微博等内容，其次人类 的自然语言语气、语调、隐喻、反语等非常复杂，简单的数据分析模型 无法应对。
• 结构化数据的典型场景为：企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育 一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等
• 非结构化数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。典 型案例如医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、 文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等。
• 3.文档主题生成模型（Latent Dirichlet Allocation, LDA）：主要用于监测客户行为变化，它可以发现数 据的相似性以便进行分类和分组。LDA使用统计算法从非结构化数据抽取主题、概念和其他含义，它 不理解语法或者人类语言，而只是寻找模式。任何数量、类型非结构化的、半结构化和结构化源数据 都可以应用LDA监测模式来进行分析。
• 2.命名实体识别（Named Entity Extraction, NEE）：基于自然语言处理，借鉴了计算机科学、人工智能 和语言学等学科，可以确定哪些部分可能代表如人、地点、组织、职称、产品、货币金额、百分比、 日期和事件等实体。NEE算法为每个标识的实体生成一个分数，该分数表明识别正确的概率。我们可 以视情况设定一个阈值，来达到我们的目的。
• 定义 • 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； 非结构化数据，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据
• 存储格式的区别 • 关系数据库 — 结构定义不易改变，数据定长。 非结构化数据库 — 是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由 可重复或不可重复的子字段构成的数据库。
基于关联的分类方法 用信息检索技术等提取关键词，生成概念层次，利用关联分析对文档分类。
中等职业技术学校公共基础课程教材(信息技术)基础模块上册 第4单元 数据处理4.1采集数据
结构化数据
获奖名单、学生成 绩等，适合使用电 子表格或关系数据 库存储
非结构化数据
音视频、图像等， 存储在文件系统中
半结构化数据
电子邮件、网页等， 存储在专用系统中
结构化数据一般以二维表格的形式存储，由表头行、数据行、数据列、数据项组成
问2
人工 采集
自动化 采集
通过键盘、语音、手写等 途径通过设备终端和软件 把数据输入到软件或平台 中，如在问卷系统中填写 问卷等
第4单元 数据处理
在大数据时代，会进行数据处理和 分析是每一位职场人的必备技能。在学 习、工作和生活中，每时每刻都在产生 各种各样的数据，如销售数据、客户数 据、工资数据、成绩数据、财经数据、 气象数据、旅游数据等，这些数据通过 不同的方式被记录下来，存储到文档或 数据库中，方便人们后续使用。
2
问1
通过传感系统定时采集数 据，自动传输存储到专用 的平台中，如空气质量监 测系统等
问3
电子表格软件：具有强大的数据分析处理能力，通过函数等可以实现数据 的自动生成和再加工，通过排序、筛选等可方便数据的浏览，通过图表等 可实现数据的可视化分析，常用软件有金山WPS表格、微软EXCEL，提供 PC端和移动端；
3.完善本次课的“巩固提高”任务，制作并美化一张单页年历。 4.按学习任务单要求预习“4.2加工数据”学习资源，完成课前任 务和自测题。
24
数据库软件：专业的数据处理软件，如关系数据库，有商业版和开源版； 在线数据处理平台：通过在线处理平台实现数据的分析，方便企业和个人
协同工作，以提高工作效率，常用的平台有图表秀、BDP在线数据分析软 件、云表等。
任务 1 输入数据
问4
确定问 卷主题
设计问 卷题目
非结构化数据的处理技术和应用
非结构化数据的处理技术和应用第一章：引言随着互联网的普及和云计算、大数据等技术的发展，数据已经成为日常生活中不可或缺的一部分。
以往结构化的数据处理已经无法满足现在越来越多的数据处理需求，非结构化数据的处理技术也越来越受到重视。
本文主要介绍非结构化数据的处理技术和应用，以及其在实际业务中的应用情况。
第二章：非结构化数据的定义和特点非结构化数据指拥有高度自由度的数据形式，通常不符合任何预定义的数据模式，没有明显的结构和格式，因此难以被传统的关系数据库等系统所处理。
非结构化数据的类型包括文本、图片、音频、视频等形式，其特点在于数据来源广泛、数量大、复杂度高、维护难度大。
第三章：非结构化数据的处理技术3.1 文本分析文本分析是非结构化数据处理的一种重要技术，可用于从文本数据中提取有用的信息和知识。
文本分析可以分为三个步骤：文本预处理、特征提取和建模分析。
文本预处理包括分词、去除停用词、文本归一化等步骤；特征提取包括词袋模型、TF-IDF等方法；建模分析包括聚类、分类、情感分析等方法。
文本分析的应用场景包括社交媒体的舆情分析、网站评论的情感分析等。
3.2 图片分析图片分析是通过计算机视觉技术，从非结构化的图片数据中提取信息的技术。
图片分析可以分为特征提取和图像识别两个部分。
特征提取从图片中提取特征向量，图像识别通过训练模型实现对图像的分类或者对象的检测等。
图片分析的应用场景包括安防监控、智能家居等。
3.3 音频分析音频分析是通过对非结构化的音频数据进行数字信号处理和分析的技术。
音频分析包括去除噪声、特征提取、信号分类等步骤。
音频分析的应用场景包括语音识别、声纹识别等。
3.4 视频分析视频分析是通过对非结构化的视频数据进行分析，从中提取有用信息的技术。
视频分析包括视频处理、特征提取、行为分析等步骤。
视频分析的应用场景包括视频监控、人脸识别等。
第四章：非结构化数据的应用4.1 社交媒体分析社交媒体中包含着大量的非结构化数据，对于企业而言，社交媒体分析可以了解用户需求和品牌知名度。
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[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
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 理文本的需求在不断增长
• 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。
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。
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
自然语言处理的基本技术
• 词法分析 • 句法分析 • 语义分析
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
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%。
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
学院路堵不堵？
– 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
– 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
自然语言处理的概念
• 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。
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)
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；
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
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
酱紫：这样子
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
Байду номын сангаас
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。
• 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。
语义与语用
• 同一词语在不同的“语境”中具有不同 “语义”
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
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
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
第4章 非结构化数据的处理
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
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。
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
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
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……”
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
自然语言理解的困难
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