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在线文本实体抽取能力,助力应用解析海量文本数据

随着信息化的发展,很多具有重要价值的知识隐藏分布在海量数据中,影响了人们获取知识的效率,如何处理繁杂的非结构化文本数据成为难题。 近日,HMS Core机器学习服务6.5.0版本新增在线文本实体抽取能力,该能力可以检测出文本中是否存在比如日期、姓名、专有名词等实体信息,并将此类实体抽取出来,即自动处理非结构化自然语言文本数据的能力。例如,影视行业的应用中常常会出现大量文字的影评、资讯等内容,使用在线文本实体抽取能力即可快速提取结构信息,帮助搭建知识图谱,便于用户清晰理解。 此外,文本实体抽取能力更多应用于问答系统、信息索引、知识图谱构建等领域。 问答系统 问答系统是信息检索系统的一种高级形式,它能用准确、简洁的自然语言回答用户提出的问题。在问答系统实现过程中,则需要用到文本实体抽取能力识别问题和知识库中的实体信息,再通过多种算法模型匹配出精准回答。 信息索引 使用在线文本实体抽取能力,可命名特定实体信息作为索引和超链接。比如用户在评论时提到的专有名词,可以生成超链接,便于其他用户检索了解相关内容。 知识图谱构建 知识图谱是由实体、关系和属性组成的一种数据结构,即具有有向图结构的一个知识...

一次 MySQL 误操作导致的事故,高可用都不顶不住!

你好,我是悟空。 上次我们项目不是把 MySQL 高可用部署好了么,MySQL 双主模式 + Keepalived,来保证高可用。简单来说就是有两个 MySQL 主节点,分别有两个 Keepalived 安装在宿主机上监控 MySQL 的状态,一旦发现有问题,就重启 MySQL,而客户端也会自动连接到另外一台 MySQL。 详情可以看悟空写的这篇:实战 MySQL 高可用架构 这次是我们在项目中遇到的一次事故,来一起复盘下吧。 本文目录如下: 事故现场 [x] 环境:测试环境 [x] 时间:上午10:30 [x] 反馈人员:测试群,炸锅了,开发同事排查后,发现可能是数据库问题。 然后就开始找原因吧。因为这套数据库环境是我部署的,所以我来排查的话轻车熟路。 系统部署图 先说下系统的部署图,方便大家理解。 两个数据库部署在 node55 和 node56 节点上,他们互为主从关系,所以叫做双主。 还有两个 Keepalived 部署在 node55 和 node56 上面,分别监控 MySQL 容器的状态。 报错原因和解决方案 ① 我第一个想法就是,不是有 Keepalived 来保证高可...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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