我正在尝试使用RegexSerDe通过正则表达式解析网络日志.它通过将每个正则表达式组与表中的列匹配来工作，如果正则表达式组为空，它会为该列分配一个空值。我在匹配缺少字段的日志行时遇到问题。此日志中有两种行:2016-10-23T23:59:59Zcache-iad2134fastly[502801]:52.55.94.131"-""-"Sun,23Oct201623:59:59GMTGET/apps/events/2016/10/11/3062653/?REC_ID=3062653&id=02002016-10-23T23:59:59Zcache-dfw1835fastly[5028
代码 原文地址 预备知识：1.什么是MIL？多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法，以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度（span）的命名实体
代码 原文地址 预备知识：1.什么是MIL？多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法，以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度（span）的命名实体
我有一个Hive表列，其中的字符串由“-”分隔，我需要提取第一次和最后一次出现的“-”之间的字符串+-----------------+|col1|+-----------------+|abc-123-na-00-sf||123-abc-01-sd||123-abcd-sd|+-----------------+Requiredoutput:+-----------+|col1|+-----------+|123-na-00||abc-01||abcd|+-----------+请建议一些正则表达式来提取所需的输出。谢谢 最佳答案
我有一个文件，每个文件有250k行。我正在尝试加载它们:apache_log=LOAD'apache_log/httpd-www02-access.log.2014-03-17-16*'USINGTextLoaderAS(line:chararray);apache_row=FOREACHapache_logGENERATEFLATTEN(REGEX_EXTRACT_ALL(line,'^".*?([\\d{1,3}.\\d{1,3}.\\d{1,3}.\\d{1,3}]*)"\\[(\\d{2}\\/\\w+\\/\\d{4}:\\d{2}:\\d{2}:\\d{2}\\+\\d{4
亲爱的Stackoverflowianers，尊敬的RegEx专家，我在网上搜索正则表达式模式，检查德语全名的合理性。我发现很多关于没有德语变音符号的模式的帖子......从所有这些帖子和我的逻辑理解我一起构建这个模式:^([A-ZÖÄÜ]{0,1})([-a-zäöüß\.']{2,30})({1}|-{1})([A-ZÄÖÜ]{0,1})([a-zäöüß']{0,30})({1}|-{1})?([A-ZÖÄÜ]{0,1})([a-zäöüß']{0,30})(({0,1}|-{1})([A-ZÖÄÜ]{0,1})([a-zäöüß']{0,30}))+$它应该匹配以下可能的变化(
我正在尝试使用反斜杠转义正则表达式保留的字符(不要问-足以说明我不是在尝试解析HTML:))而且我遇到了一些奇怪的事情。$regex_chars=array('[','\\','^','$','.','|','?','*','+','(',')');$regex_chars_escaped=array('\[','\\\\','\^','\&','\.','\|','\?','\*','\+','\(','\)');$escaped_string=str_replace($regex_chars,$regex_chars_escaped,implode("",$regex_chars)
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达
示例字符串:accuracy-is-5accuracy-is-5-or-15accuracy-is-5-or-15-or-20package-is-dip-8-or-dip-4-or-dip-16我当前的正则表达式:/^([a-z0-9\-]+)\-is\-([a-z0-9\.\-]*[a-z0-9])(?:\-or\-([a-z0-9\.\-]*[a-z0-9]))*$/U没有固定长度，部分:\-or\-[a-z0-9\.\-]可以重复。Bot现在从字符串"accuracy-is-5-or-15-or-20"我得到:Array([0]=>accuracy-is-5-or-15-or-
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达
