【Spark Summit East 2017】使用Spark MLlib和Apache Solr构建实时实体类型识别系统-低调大师

【Spark Summit East 2017】使用Spark MLlib和Apache Solr构建实时实体类型识别系统

2017-02-18 666 89

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本讲义出自Khalifeh Aljadda在Spark Summit East 2017上的演讲，由于实体查询系统中的查询一般比较短，所以由于缺少上下文信息，所以不适合使用传统的bag-of-words模型来确定实体类型，本讲义介绍了一个新颖的实体类型识别系统，该系统使用Spark MLlib和Apache Solr构建，能够结合不同来源的线索来分析出需要查询实体。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】为了乐趣和利润的全球扩张

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Michelle Casbon在Spark Summit East 2017上的演讲，为了建立一个全球的用户群，一个产品需要支持多种语言环境，这带来挑战是在不同语言环境下对于字符进行本地化，Qordoba为了应对这些挑战，使用了高度可扩展的机器学习和自动化计数，使用Scala和Akka作为编排层，Apache Cassandra和MariaDB作为存储层，Spark进行自然语言处理，Kafka作为消息总线。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】BigDL：Spark上的分布式深度学习库

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Yiheng Wang在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了使用Spark构建大数据平台的分布式的深度学习框架，其结合了“高性能计算”和“大数据”的架构，为Spark上的深度学习功能提供本地支持，演讲中还分享了用户通过BigDL构建的深度学习的应用程序，BigDL允许开发者使用大数据平台进行统一数据存储、数据处理和挖掘、机器学习以及深度学习等。

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