语料库数据管理

语料库数据管理：数字时代的语言基石在数字时代，语言数据已成为重要的战略资源。语料库作为经过科学取样和加工的大规模电子文本库，是语言研究、人工智能发展的重要基础。从最初的百万词级到如今的千亿词级，语料库的规模呈指数级增长，其数据管理面临着前所未有的挑战。一、语料库数据管理的核心挑战语料库数据管理需要解决数据采集、存储、标注、检索等一系列复杂问题。在数据采集阶段，必须确保语料的代表性、平衡性和时效性语料库管理领域。这些技术能够有效处理海量非结构化数据，支持快速检索和分析。二、语料库数据管理的技术革新自然语言处理技术的进步为语料库管理带来了新的可能。自动分词、词性标注、句法分析等技术的应用，大大提高数据管理的未来展望多模态语料库管理是未来发展的重点。文本、音频、视频等多模态数据的融合，将为语言研究提供更丰富的素材。这需要开发新的数据模型和管理工具。智能化管理系统的目标是实现语料库的自动化运营。从数据采集、清洗到标注、分析，整个流程都将由智能系统完成。这将大大提高语料库建设的效率和质量。语料库数据管理正在向平台化方向发展。统一的语料库管理平台可以整合各类语言资源，提供标准化的API接口，支持

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语料库数据管理：数字时代的语言基石在数字时代，语言数据已成为重要的战略资源。语料库作为经过科学取样和加工的大规模电子文本库，是语言研究、人工智能发展的重要基础。从最初的百万词级到如今的千亿词级，语料库的规模呈指数级增长，其数据管理面临着前所未有的挑战。一、语料库数据管理的核心挑战语料库数据管理需要解决数据采集、存储、标注、检索等一系列复杂问题。在数据采集阶段，必须确保语料的代表性、平衡性和时效性语料库管理领域。这些技术能够有效处理海量非结构化数据，支持快速检索和分析。二、语料库数据管理的技术革新自然语言处理技术的进步为语料库管理带来了新的可能。自动分词、词性标注、句法分析等技术的应用，大大提高数据管理的未来展望多模态语料库管理是未来发展的重点。文本、音频、视频等多模态数据的融合，将为语言研究提供更丰富的素材。这需要开发新的数据模型和管理工具。智能化管理系统的目标是实现语料库的自动化运营。从数据采集、清洗到标注、分析，整个流程都将由智能系统完成。这将大大提高语料库建设的效率和质量。语料库数据管理正在向平台化方向发展。统一的语料库管理平台可以整合各类语言资源，提供标准化的API接口，支持

语料库数据管理：数字时代的语言基石在数字时代，语言数据已成为重要的战略资源。语料库作为经过科学取样和加工的大规模电子文本库，是语言研究、人工智能发展的重要基础。从最初的百万词级到如今的千亿词级，语料库的规模呈指数级增长，其数据管理面临着前所未有的挑战。一、语料库数据管理的核心挑战语料库数据管理需要解决数据采集、存储、标注、检索等一系列复杂问题。在数据采集阶段，必须确保语料的代表性、平衡性和时效性语料库管理领域。这些技术能够有效处理海量非结构化数据，支持快速检索和分析。二、语料库数据管理的技术革新自然语言处理技术的进步为语料库管理带来了新的可能。自动分词、词性标注、句法分析等技术的应用，大大提高数据管理的未来展望多模态语料库管理是未来发展的重点。文本、音频、视频等多模态数据的融合，将为语言研究提供更丰富的素材。这需要开发新的数据模型和管理工具。智能化管理系统的目标是实现语料库的自动化运营。从数据采集、清洗到标注、分析，整个流程都将由智能系统完成。这将大大提高语料库建设的效率和质量。语料库数据管理正在向平台化方向发展。统一的语料库管理平台可以整合各类语言资源，提供标准化的API接口，支持

语料库数据管理：数字时代的语言基石在数字时代，语言数据已成为重要的战略资源。语料库作为经过科学取样和加工的大规模电子文本库，是语言研究、人工智能发展的重要基础。从最初的百万词级到如今的千亿词级，语料库的规模呈指数级增长，其数据管理面临着前所未有的挑战。一、语料库数据管理的核心挑战语料库数据管理需要解决数据采集、存储、标注、检索等一系列复杂问题。在数据采集阶段，必须确保语料的代表性、平衡性和时效性语料库管理领域。这些技术能够有效处理海量非结构化数据，支持快速检索和分析。二、语料库数据管理的技术革新自然语言处理技术的进步为语料库管理带来了新的可能。自动分词、词性标注、句法分析等技术的应用，大大提高数据管理的未来展望多模态语料库管理是未来发展的重点。文本、音频、视频等多模态数据的融合，将为语言研究提供更丰富的素材。这需要开发新的数据模型和管理工具。智能化管理系统的目标是实现语料库的自动化运营。从数据采集、清洗到标注、分析，整个流程都将由智能系统完成。这将大大提高语料库建设的效率和质量。语料库数据管理正在向平台化方向发展。统一的语料库管理平台可以整合各类语言资源，提供标准化的API接口，支持

语料库数据管理：数字时代的语言基石在数字时代，语言数据已成为重要的战略资源。语料库作为经过科学取样和加工的大规模电子文本库，是语言研究、人工智能发展的重要基础。从最初的百万词级到如今的千亿词级，语料库的规模呈指数级增长，其数据管理面临着前所未有的挑战。一、语料库数据管理的核心挑战语料库数据管理需要解决数据采集、存储、标注、检索等一系列复杂问题。在数据采集阶段，必须确保语料的代表性、平衡性和时效性语料库管理领域。这些技术能够有效处理海量非结构化数据，支持快速检索和分析。二、语料库数据管理的技术革新自然语言处理技术的进步为语料库管理带来了新的可能。自动分词、词性标注、句法分析等技术的应用，大大提高数据管理的未来展望多模态语料库管理是未来发展的重点。文本、音频、视频等多模态数据的融合，将为语言研究提供更丰富的素材。这需要开发新的数据模型和管理工具。智能化管理系统的目标是实现语料库的自动化运营。从数据采集、清洗到标注、分析，整个流程都将由智能系统完成。这将大大提高语料库建设的效率和质量。语料库数据管理正在向平台化方向发展。统一的语料库管理平台可以整合各类语言资源，提供标准化的API接口，支持

语料库工具是用于创建、管理、分析和利用语料库的软件或平台。以下是一些常见的语料库工具及其特点：一、语料收集工具网络爬虫用途：用于从互联网上收集文本数据，构建大规模的语料库。例如，在构建一个新闻语料库时，可以使用网络爬虫从各大新闻网站抓取新闻文章。文本采集软件用途：从各种文档格式（如PDF、Word）中提取文本内容，方便将本地的文本资源整合到语料库中。二、语料预处理工具文本清洗工具用途：去除文本中单词标注其词性，如名词、动词、形容词等，这对于语法分析和语义理解很有帮助。命名实体识别（NER）工具用途：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。四、语料分析工具词频统计工具用途：计算语料库中每个单词出现的频率，这对于了解语料库的词汇分布、主题词等很有帮助。主题模型工具用途：用于挖掘语料库中的主题结构，发现语料库中隐藏的主题和每个主题下的关键词。的噪声，如HTML标签、特殊字符、多余的空格等，使文本更加规范。分词工具用途：将文本按照一定的规则分割成单词或词块，这是自然语言处理中的一个基本步骤。三、语料标注工具词性标注工具用途：给文本中的每个

语料库管理技巧：让数据为你所用在人工智能和大数据时代，语料库已成为语言研究和自然语言处理的核心资源。一个高质量的语料库，就像一座精心管理的图书馆，能够为研究者提供准确、全面的语言数据支持。语料库管理不仅是一项技术工作，更是一门艺术，需要科学的方法和细致的规划。一、语料库建设：从源头把控质量语料库建设是管理的基础。在数据采集阶段，需要明确语料库的用途和目标用户群体。对于通用语料库，要注重语料的。数据备份是语料库管理的重要环节，需要建立多重备份机制，确保数据安全。版本控制则能够有效管理语料库的更新历史，方便追溯和比较。三、语料库应用：释放数据价值高效的检索系统是语料库应用的基础。建立多维度、多条件的检索方式，能够帮助用户快速定位所需语料。数据分析工具的开发和应用，能够深入挖掘语料库的价值，为语言研究提供量化支持。用户权限管理则确保语料库的安全使用，根据不同用户的需求设置相应的访问权限。语料库代表性和平衡性；对于专用语料库，则要突出专业性和针对性。数据清洗是确保语料质量的关键步骤，包括去除重复数据、修正错误标注、统一格式标准等。元数据标注则为语料库的后续使用提供重要参考，需要详细记录语料的来源

语料库管理技巧：让数据为你所用在人工智能和大数据时代，语料库已成为语言研究和自然语言处理的核心资源。一个高质量的语料库，就像一座精心管理的图书馆，能够为研究者提供准确、全面的语言数据支持。语料库管理不仅是一项技术工作，更是一门艺术，需要科学的方法和细致的规划。一、语料库建设：从源头把控质量语料库建设是管理的基础。在数据采集阶段，需要明确语料库的用途和目标用户群体。对于通用语料库，要注重语料的。数据备份是语料库管理的重要环节，需要建立多重备份机制，确保数据安全。版本控制则能够有效管理语料库的更新历史，方便追溯和比较。三、语料库应用：释放数据价值高效的检索系统是语料库应用的基础。建立多维度、多条件的检索方式，能够帮助用户快速定位所需语料。数据分析工具的开发和应用，能够深入挖掘语料库的价值，为语言研究提供量化支持。用户权限管理则确保语料库的安全使用，根据不同用户的需求设置相应的访问权限。语料库代表性和平衡性；对于专用语料库，则要突出专业性和针对性。数据清洗是确保语料质量的关键步骤，包括去除重复数据、修正错误标注、统一格式标准等。元数据标注则为语料库的后续使用提供重要参考，需要详细记录语料的来源

语料库软件是指用于创建、管理和分析语料库的工具和应用程序。语料库是大量文本数据的集合，通常用于语言学研究、自然语言处理、机器翻译、文本挖掘等领域。以下是语料库软件的一些主要功能和特点：主要功能语料库、句法标注、语义标注等，以便于后续的分析和处理。语料库管理存储管理：提供高效的存储解决方案，支持大规模数据的存储和管理。版本控制：支持语料库的版本管理，便于跟踪和回溯数据的变化。数据备份与恢复：定期备份。交互式探索：支持用户通过交互式界面探索和分析数据，提供灵活的查询和可视化选项。数据共享与协作数据共享：支持语料库的共享和分发，促进不同研究者之间的数据交流和合作。协作功能：提供协作工具，如注释、评论、版本控制等，方便团队成员共同管理和使用语料库。语料库数据，确保数据的安全性和可靠性，支持数据的快速恢复。语料库分析统计分析：提供基本的统计分析功能，如词频统计、词性分布、句子长度分布等。模式匹配：支持复杂的模式匹配和查询，如正则表达式查询、语法树创建数据收集：从各种来源（如书籍、文章、网页、社交媒体等）收集文本数据。数据清洗：去除噪声数据，如HTML标签、特殊字符、无关内容等，确保数据的干净和一致。数据标注：对文本数据进行标注，如词性标注

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...