Musteretikett rezeptur

Jedes Rezept existiert in einer separaten .asciidoc-Datei. Der Dateiname sollte mit dem Namen des Rezepts übereinstimmen. Rezeptnamen sollten kurz, aber beschreibend sein (da sie beim Generieren in das linke Inhaltsverzeichnis passen müssen). Der index.asciidoc ist das übergeordnete Dokument, das den Inhalt jeder einzelnen Rezeptdatei “enthält”. Eine Rezeptdatei ist im index.asciidoc mit einem Eintrag wie folgt enthalten: include::my-recipe.asciidoc[] Der ROOT des Satzes muss mit sich selbst verbunden werden. Sie können dies in der Beziehungsschnittstelle erreichen, indem Sie die Bezeichnung auswählen und auf ein Token doppelklicken oder doppeltippen. Diese Zeile ähnelt der Ausgabe, die im vorherigen Beispiel in Schritt 2 erreicht wurde. Es wird eine Karte erstellt, die den ausgehenden Scheitelpunkt, die Kantenbeschriftung und den eingehenden Scheitelpunkt als Schlüssel verwendet, wobei die Liste der Kanten für diesen Pfad als Wert verwendet wird. Nun, da Listenmuster erklärt wurden, kann es jetzt einige Aufmerksamkeit auf Map geben.

Eine der häufigsten Methoden, um mit einer Karte zu enden, ist mit valueMap(): Das aktuelle Rezept folgt einem minimalistischen Ansatz, bei dem keine Abhängigkeiten zu den Abhängigkeiten hinzugefügt werden, die in der TinkerPop-Binärdistribution enthalten sind. Die Spark-Installation des Hadoop-Clusters wird vollständig ignoriert. Dieser Ansatz minimiert die Wahrscheinlichkeit von Abhängigkeitsversionskonflikten. Das grundlegende Muster der Verwendung von where(-step, um den “anderen” bekannten Scheitelpunkt zu finden, kann in weitaus komplexeren Szenarien angewendet werden. Betrachten Sie für ein solches Beispiel die folgende Durchquerung, bei der alle Pfade zwischen einer Gruppe definierter Scheitelpunkte gefunden werden: Für die Tokenisierung verfügt Prodigy über einen integrierten add_tokens Helfer. Ein Beispiel dafür sehen Sie auch im Wunderrezept-Repo. Die Funktion nimmt ein spaCy nlp-Objekt für die Tokenisierung und den Stream und fügt jedem Beispiel eine “tokens”-Eigenschaft hinzu. Der nächste Codeblock zeigt die gleichen Abfragen an, jedoch mit angegebenen Schlüsseln und Beschriftungen.

Das grundlegende Muster, das hier im Spiel ist, ist, den Pfad des ausgehenden Scheitelpunkts, seine ausgehende Kantenbeschriftung und den eingehenden Scheitelpunkt zu vergleichen. Dieses Modell kann selbstverständlich nach Bedarf an unterschiedliche Definitionen von “Duplikat” erweitert oder erweitert werden. Beispielsweise kann eine “doppelte” Definition auf die Beschriftung und die Eigenschaften der Kante erweitert werden. Zur Veranschaulichung wird dem “modernen” Diagramm eine zusätzliche Kante hinzugefügt: Erstellen Sie Goldstandarddaten für die Abhängigkeitsanalyse, indem Sie die Vorschläge des Modells korrigieren. Das spaCy-Modell wird verwendet, um Abhängigkeiten für die angegebenen Beschriftungen vorherzusagen, die der Annotator entfernen und ggf. korrigieren kann. Wenn –update festgelegt ist, wird das Modell in der Schleife mit den Anmerkungen aktualisiert, und seine aktualisierten Vorhersagen werden in zukünftigen Batches widergespiegelt. Das Rezept führt keine Beispielauswahl durch und alle Texte werden angezeigt, sobald sie herkommen.

Dieses Rezept erfordert nicht die Ausführung des in der Referenzdokumentation beschriebenen Skripts bin/hadoop/init-tp-spark.sh und gilt daher auch für Clusterbenutzer ohne Zugriffsberechtigung. Gremlin beginnt seine Durchquerung von einem Scheitelpunkt mit der Bezeichnung “a” und durchläuft aus jeder Scheitelpunktfilterung auf dem simplePath, wodurch Pfade mit wiederholten Objekten entfernt werden. Die Schritte, die ausgehen() werden zweimal wiederholt, da in diesem Fall die Länge des Zyklus bekannt ist, dass drei und es gibt keine Notwendigkeit, dies zu überschreiten. Die Traversierung filtert mit einem where(), um nur Rücklaufpfade zu sehen, die mit dem Ort enden, an dem er bei “a” begonnen hat. Für die Zwecke dieses Beispiels stellen die drei obigen Durchläufe zufällig drei Datenbereiter dar, die für eine Anwendung erforderlich sind. Es ist klar festzustellen, dass alle oben genannten Traversen ein ähnliches Muster aufweisen, das mit “immer `marko`” beginnt und, im Falle der beiden letztgenannten, auf ausgehenden Kanten von ihm weg durchquert und Daten von diesem Pfad sammelt.