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语言处理技术之中文分词在运维领域中的探索实践

什么是中文分词,其原理与方法又是如何应用在智能运维中的?本篇文章将着重讲解云智慧对中文分词的理解。 一、中文分词面临的问题 在汉语中分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。为什么需要分词呢?一般认为在中文和英文中,词是表达完整含义的的最小单位,同时中文的字和英文中的字母,由于其粒度太小,无法表达完整的含义,而句子的粒度又太大,每句话承载的信息过多导致很难复用,因此在大量的中英文自然语言处理任务中,为了取得更好的效果,就采用分词的方式。 随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,中文分词的准确性也得到了很大的提升,但是该问题并未得到根本的解决,这是因为在中文分词中有一些基本的问题并未很好的定义与解决,研究者们将这些问题总结为以下三类。 分词规范 汉语的文章一般有如下层级组成:汉字-词语-句子-段落-篇章。在一句话中如何标记一个一个的词是非常重要的话题,并且不同的人会有不同的方案。有一个统一的、标准的规范就非常困难。例如:"自然语言处理被称为人工智能皇冠上的明珠"这句话存在如下不同的分词方式: 自然/语言处理/被/称为/人工智能/皇冠上的/明珠 自然语言处理/被/称为/...

实时数据湖在字节跳动的实践

对实时数据湖的解读 数据湖的概念是比较宽泛的,不同的人可能有着不同的解读。这个名词诞生以来,在不同的阶段被赋予了不同的含义。 数据湖的概念最早是在 Hadoop World 大会上提出的。当时的提出者给数据湖赋予了一个非常抽象的含义,他认为它能解决数据集市面临的一些重要问题。 其中最主要的两个问题是:首先,数据集市只保留了部分属性,只能解决预先定义好的问题;另外,数据集市中反映细节的原始数据丢失了,限制了通过数据解决问题。从解决问题的角度出发,希望有一个合适的存储来保存这些明细的、未加工的数据。因此在这个阶段,人们对数据湖的解读更多的是聚焦在中心化的存储之上。 不同的云厂商也把自己的对象产存储产品称为数据湖。比如 AWS 在那个阶段就强调数据湖的存储属性,对应的就是自家的对象存储 S3。在 Wiki 的定义中也是强调数据湖是一个中心化存储,可以存海量的不同种类的数据。但是当对象存储满足了大家对存储海量数据的诉求之后,人们对数据湖的解读又发生了变化。 第二阶段,对数据湖的解读更多的是从开源社区和背后的商业公司发起的。比如 Databricks 作为一个云中立的产品,它将云厂商的这个对象存...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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