Descubra los patrones y la información oculta en sus datos utilizando Apache UIMA en Linux

Cuando se trabaja con grandes cantidades de datos que se capturan utilizando un amplio conjunto de parámetros, tratar de encontrar las relaciones y patrones entre las características puede convertirse en una tarea agotadora. A pesar de tener diferentes modelos preexistentes que ya están disponibles en el espacio de análisis de datos, usar uno para encontrar una inferencia significativa en grandes conjuntos de datos puede convertirse en una tarea de descubrimiento de conocimiento compleja e integral puede convertirse en una tarea de descubrimiento de conocimiento complejo. Grandes conjuntos de datos con un conjunto muy amplio de parámetros de recopilación de datos tienden a tener múltiples tipos diferentes de inferencias de datos, todas las acumuladas juntas. Por lo tanto, la inteligencia ligera en la búsqueda de algoritmos no puede encontrar correctamente todas las relaciones que están contenidas en dicho conjunto de datos.

Aquí es donde entra Apache Uima. Las aplicaciones de gestión de información no estructuradas (UIMA) se construyen específicamente para este propósito, para encontrar el significado en una distribución de datos aparentemente sin importancia. Por lo general, se usa para ordenar los datos no estructurados y clasificar los significados que están contenidos en las relaciones entre diferentes características que están presentes en un conjunto de datos. Lo que hace el Apache UIMA es permitir a los usuarios comprender qué características son codificadas entre sí, qué relaciones son importantes para qué categorías en un conjunto de datos y cómo todas las instancias en un conjunto de datos terminan presionando el conjunto de datos en una cierta dirección.

UIMA no se limita a trabajar con datos basados ​​en texto; También se puede usar con datos basados ​​en señales (datos de video y audio). Esto significa que no solo UIMA puede encontrar el significado en los datos textuales, sino que también puede analizar los grandes conjuntos de datos que contienen las muestras de audio o video y generar el significado para el usuario en función de algún conjunto de parámetros proporcionados. Para resumir, Apache UIMA permite el descubrimiento de conocimiento utilizando un enfoque analítico multimodal que ve el conjunto de datos desde diferentes perspectivas para encontrar todas las relaciones que están contenidas dentro.

Instalación

Para comenzar con la instalación de Apache UIMA, comenzamos con la actualización del repositorio local APT que contiene los nombres e información de los paquetes.

1. Ejecute el siguiente comando en el terminal para actualizar los repositorios e información locales APT:

$ sudo apt -get actualización -y

Debería ver una salida que sea similar a la siguiente:

2. Ahora instalamos el Apache UIMA ejecutando el siguiente comando en el terminal:

$ sudo apt-get install -y uima-doc

NOTA: El argumento -y asegura que la instalación ocurra en silencio sin que tenga que ingresar "sí" para cualquier indicador que la configuración de instalación requiere.

Debería ver una salida que sea similar a la siguiente:

3. Ahora descargamos el paquete de distribución de UIMA preferido visitando el enlace o utilizando la herramienta WGet y ejecutando el comando en el terminal (solo para usuarios de Linux):

$ wget https: // dlcdn.apache.org // uima // uiMaj-3.3.1/uiMaj-3.3.1-bin.alquitrán.GZ

Debería ver una salida que sea similar a la siguiente:

4. Una vez que se completa la descarga, extraemos el archivo descargado y el CD en él.

Ejecute el siguiente comando en el terminal:

$ tar xzf

Al igual que:

Luego, muévase a la carpeta extraída ejecutando el siguiente comando:

$ CD Apache-Uima

5. Ahora creamos una variable de entorno UIMA y le damos la ruta donde reside la carpeta extraída.
Ejecute el siguiente comando en el terminal:

$ exportación uima_home = ""

6. Ejecute los siguientes comandos en la terminal. Verá una instancia de apache uima apertura:

$ $ UIMA_HOME/bin/AttetExamplePaths.sh $ $ uima_home/bin/documentAnalyzer.mierda

Guía del usuario

Con el Apache UIMA ahora listo para usar, comenzamos a seleccionar la ubicación del descriptor XML del motor del motor de análisis. Para los fines de esta guía, seleccionamos una distribución de datos prefabricas para ejecutar el análisis y encontrar los patrones en esta distribución de datos.

Ahora ejecutamos el modelo y examinamos las salidas que genera.

Echemos un vistazo a una de las salidas generadas:

Podemos ver que fuera de todo el conjunto de datos que contenga las multitudes de los pasajes basados ​​en texto que contienen información diferente sobre diferentes temas, UIMA puede clasificarlos en distribuciones más pequeñas que contiene la información sobre un determinado tema.

Al seleccionar el personal en las anotaciones disponibles, podemos ver que puede resaltar a todas las personas que se mencionan en la distribución de datos.

Conclusión

Encontrar el significado y la inferencia en grandes conjuntos de datos no estructurados puede ser una tarea difícil. El número de parámetros diferentes a tener en cuenta y analizar hace que el espacio objetivo sea realmente enorme y se vuelve algo ineficiente analizar dicho conjunto de datos con algoritmos tradicionales. Apache UIMA ayuda a resolver este problema, ya que puede analizar los conjuntos de datos grandes con relativa facilidad y generar inferencia, encontrar relaciones y descubrir los patrones incluso en los conjuntos de datos más grandes que se compilan sobre la base de un conjunto muy amplio de parámetros de entrada. No solo se desempeña brillantemente en los datos basados ​​en texto, sino que también funciona muy bien en los datos de audio o video.