语料ETL流程

什么是ETL？随着企业的数据量、数据源和数据类型的增加，在分析、数据科学和机器学习计划中利用这些数据以获得业务洞察力的重要性也在增加。优先考虑这些计划的需求给数据工程团队带来了越来越大的压力，因为将原始、杂乱的数据处理成干净、新鲜、可靠的数据是实施这些计划之前的关键步骤。ETL是提取、转换和加载的缩写，是数据工程师用来从不同来源提取数据、将数据转换为可用和可信资源，并将数据加载到终用户可以访问和使用的系统中以解决业务问题的流程。提取：从目标源中提取数据，目标源通常是异构的，如业务系统、应用程序接口、传感器数据、营销工具和事务数据库等。其中一些数据类型可能是广泛使用的系统的结构化输出，而另一诊断和修复任何数据问题。加载：加载功能是将转换后的数据从暂存区域写入目标数据库的过程，而目标数据库以前可能存在，也可能不存在。根据应用程序的要求，这一过程可能非常简单，也可能非常复杂。每个步骤都可以通过ETL工具或自定义代码完成。

，以提高查询性能和数据管理效率。更新数据仓库中的数据，确保数据的时效性和准确性。ETL过程通常需要自动化，以确保数据的及时更新和准确性。现代的数据仓库解决方案通常包括ETL工具，这些工具可以简化ETL过程，提供可视化界面以帮助用户定义ETL流程，并支持复杂的数据转换和集成任务。ETL是数据仓库中一个非常重要的过程，它代表提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。ETL是将数据从源系统（如关系数据库、文件系统等）转移到数据仓库的过程，并且在这个过程中对数据进行清洗、转换和整合，以确保数据仓库中的数据是准确、一致和可用的。以下是ETL过程的三个主要步骤：提取（Extract）：从多个数据源中提取数据。这些数据源可能包括关系数据库、文件系统、云

应用中就可能出现错误或歧视性输出。语料开发还对语言资源的保存和利用具有重要意义。许多濒危语言或方言通过语料库的形式得以记录和研究，为语言学、人类学等学科提供了宝贵资料。三、语料开发的流程语料开发是一项语料开发：构建智能时代的语言基石在人工智能和自然语言处理技术飞速发展的今天，语料开发作为一项基础性工作，正逐渐成为推动技术进步的关键环节。无论是智能语音助手、机器翻译，还是情感分析、文本生成，这些技术的背后都离不开高质量语料的支撑。那么，什么是语料开发？它为何如此重要？又是如何进行的呢？一、什么是语料开发？语料，即语言材料的集合，是指按照一定规则收集、整理并标注的文本或语音数据。语料开发则是指从数据的采集、清洗、标注到形成可用于机器学习或语言研究的数据集的全过程。语料可以是单一语言的，也可以是跨语言的；可以是通用领域的，也可以是针对特定行业（如医疗、法律、金融）的。例如，训练一个中文语音识别系统，就需要大量带有文本标注的普通话语音数据。二、语料开发的重要性语料是自然语言处理（NLP）技术的“燃料”。没有足够规模和质量的语料，再先进的算法也无法发挥其潜力。以机器翻译为例，早期的统计机器翻译

数据处理流程。在ETL过程中，数据首先从源系统中被提取出来，然后经过清洗、转换和标准化处理，加载到目标数据仓库或数据库中。ETL技术诞生于20世纪70年代，当时主要服务于商业智能和报表需求。它的优势单向的数据流动，难以支持实时数据需求；其次，随着数据源数量和种类的增加，ETL流程变得复杂且难以维护；ETL通常需要预先定义数据模型，缺乏应对变化的灵活性。数据集成：更完整的数据管理理念随着大数据时代的质量管理和元数据管理功能。数据集成的一个关键进步是引入了"数据管道"的概念。与传统的ETL相比，数据管道更加模块化和可扩展，可以轻松添加新的数据处理环节或调整现有流程。这使得企业能够更快地响应业务变化和数从ETL到数据集成：数据处理的演进之路在当今数据驱动的时代，企业每天都会产生海量的数据。如何有效地收集、整理和分析这些数据，成为企业决策的关键。数据处理技术从早期的ETL发展到现代的数据集成，经历了一段不断演进的历程。本文将带您了解这一技术演进的过程及其背后的意义。ETL：传统数据处理的基石ETL是"提取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)"的缩写，它描述了一个经典的

范例。企业数据利用企业内部的文档，如产品说明书、用户手册、客服记录等都可以作为语料。以软件公司为例，产品的用户手册能够为模型提供关于软件功能、操作流程等方面的知识，客服记录则包含了用户常见的问题和解大模型语料库构建涵盖语料收集（含多渠道来源）、语料清洗、语料标注、语料分类与筛选以及语料更新与维护等多方面工作，各环节相互配合助力大模型训练与应用。一、语料收集互联网数据采集利用网络爬虫从各种网页包含一些未被数据库收录的学术资料，如学位论文、内部研究报告等。书籍数字化内容将经典著作、畅销书等书籍内容进行数字化处理后加入语料库。这些书籍内容丰富、语言规范，可以为大模型提供深度的知识和良好的语言表达决方案，有助于提高模型在客户服务场景下的回答能力。二、语料清洗格式统一对收集到的语料进行格式转换，将不同来源的文本格式统一为适合模型处理的格式。噪声去除消除语料中的无关字符、乱码、广告信息等。同时，要去特殊词汇的拼写错误，可能需要结合专业词典或领域知识来进行纠正。三、语料标注词性标注对语料中的每个单词标注其词性，如名词、动词、形容词等。命名实体识别标注识别并标注语料中的人名、地名、组织机构名等命名

ETL指Extract/清洗，Transform/转换，Load/加载，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库。这个过程中，ETL工具可以帮助用户自动化的完成数据从取、清洗、转换、加载等多个环节的工作，节了用户的时间和劳动成本，同时还能保证数据质量的一致性和准确性。ETL技术在大数据处理、数据仓库建设、商业智能、数据分析等领域都有广泛的应。在ETL过程中，每个环节都有其具体的目标和任务：Extract（抽取）：从各种数据源获取数据，并将其转换成ETL系统可以处理的格式。这些数据源可以包括数据库、文本文件、XML文件、Web页面等。Transform（转换）：ETL系统常会对从不同数据源中获取的数据进行转换操作，以适应在数据仓库中的格式和结构。这个转换操作可能包括数据清洗、字段重命名、数据拆分合并、数据格式转换等。Load（加载）：在数据进行转换之后，ETL系统会将其加载到目标系统或数据仓库中。这通常涉及到对数据的验证和校验，以确保数据的准确性和完整性。ETL系统的主要目的是使数据仓库中的数据更容易被分析和利用，从而提高决策的

如在上篇文章《ETL调优的一些分享（上）》中已介绍的，ETL是构建数据仓库的必经一环，它的执行性能对于数据仓库构建性能有重要意义，因此对它进行有效的调优将十分重要。ETL业务的调优可以从若干思路开展文章分享了一些关于ETL调优的经验想法，这些都是从生产实施实践中所总结出的，希望在提升数仓构建的整体效率的过程中，各个读者能从这些思路获得帮助。对此篇文章如有任何问题，欢迎以邮件形式联系我们：bigdataopenlab@transwarp.io

方法ETL工具：用于数据抽取、转换和加载。数据清洗工具：用于数据清洗和预处理。标注工具：用于数据标注和标注管理。向量化工具：用于文本向量化。聚类工具：用于文本聚类。5.语料库的存储和管理文件系统：将大语言模型语料库是指用于训练大语言模型的大量文本数据集合。这些语料库通常包含各种类型的文本，如书籍、新闻文章、网页内容、社交媒体帖子、学术论文等，以确保模型能够学习到广泛的语言模式和知识。以下是大语言模型语料库的详细解释：1.语料库的来源书籍：经典著作、畅销书、专业书籍等，提供深度的知识和良好的语言表达范例。新闻文章：涵盖各种新闻事件和时事，帮助模型了解当前的社会动态和热点话题。网页内容：来自概念。企业内部文档：如产品说明书、用户手册、客服记录等，提供特定领域的知识和实用信息。2.语料库的处理步骤数据收集：从各种来源收集文本数据，确保数据的多样性和广泛性。数据清洗：去除无关字符、乱码、广告嵌入。数据聚类：将相似的文本聚类，以便模型更好地学习语言模式和主题。3.语料库的类型通用语料库：包含多种类型的文本，覆盖广泛的主题和领域。领域特定语料库：针对特定领域或行业，如医疗、金融、法律等，提供更

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。

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...