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AI 数据湖服务

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文本处理
字符占比计算器
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字符占比计算器

算子介绍

描述

字符占比计算器 - 基于字母和数字字符占比的文本特征提取

核心功能

  • 字符占比计算:精确统计字母和数字字符在文本中的占比
  • 分词模式支持:可选择基于分词或字符级别的占比计算
  • 多语言支持:支持英文、中文、日文、韩文等多种语言的字符识别

应用场景

  • 多语言文本质量评估
  • 数据清洗和预处理
  • 文本分类特征提取
  • 内容安全检测
  • 多语言文本分析

技术特性

  • 支持两种计算模式:
    • 字符模式:字母和数字字符占总字符数的比例
    • 分词模式:字母字符占分词总数的比例
  • 支持多语言Unicode字符识别,包括但不限于:
    • 英文字母 (a-z, A-Z)
    • 中文字符 (汉字)
    • 日文字符 (平假名、片假名、汉字)
    • 韩文字符 (谚文)
    • 数字字符 (0-9)

Daft 调用

算子参数

输入

输入列名

说明

texts

待处理的文本列,要求元素类型为字符串

输出

占比结果列,元素为浮点数,表示字母数字字符的占比

参数

如参数没有默认值,则为必填参数

参数名称

类型

默认值

描述

tokenization

bool

False

是否分词 描述:是否使用分词模式计算占比 默认值:False

model_path

str

/opt/las/models

模型文件所在的路径 默认值:"/opt/las/models"

model_name

str

pythia-6.9b-deduped

模型名称 默认值:"pythia-6.9b-deduped"

调用示例

下面的代码展示了如何使用 daft 运行算子计算文本中字母和数字字符的占比。

from __future__ import annotations

import os

import daft
from daft import col
from daft.las.functions.text.alphanumeric_ratio_calculator import AlphanumericRatioCalculator
from daft.las.functions.udf import las_udf

if __name__ == "__main__":

    if os.getenv("DAFT_RUNNER", "native") == "ray":
        import logging

        import ray

        def configure_logging():
            logging.basicConfig(
                level=logging.INFO,
                format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s",
                datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S.%s".format(),
            )
            logging.getLogger("tracing.span").setLevel(logging.WARNING)
            logging.getLogger("daft_io.stats").setLevel(logging.WARNING)
            logging.getLogger("DaftStatisticsManager").setLevel(logging.WARNING)
            logging.getLogger("DaftFlotillaScheduler").setLevel(logging.WARNING)
            logging.getLogger("DaftFlotillaDispatcher").setLevel(logging.WARNING)

        ray.init(dashboard_host="0.0.0.0", runtime_env={"worker_process_setup_hook": configure_logging})
        daft.context.set_runner_ray()
    daft.set_execution_config(actor_udf_ready_timeout=600)
    daft.set_execution_config(min_cpu_per_task=0)

    samples = {
        "text": [
            "HelloWorld123",
            "Hello, world!",
            "!!!@@@###$$$",
            "Test 123! Is it working?",
            "你好Hello123",
        ]
    }

    ds = daft.from_pydict(samples)
    ds = ds.with_column(
        "alphanumeric_ratio",
        las_udf(
            AlphanumericRatioCalculator,
            construct_args={"tokenization": False},
        )(col("text")),
    )

    ds.show()
    # ╭─────────────────────────┬─────────────────────╮
    # │ text                    ┆ alphanumeric_ratio  │
    # │ ---                     ┆ ---                 │
    # │ Utf8                    ┆ Float64             │
    # ╞═════════════════════════╪═════════════════════╡
    # │ HelloWorld123           ┆ 1.0                 │
    # │ Hello, world!           ┆ 0.7692307692307693  │
    # │ !!!@@@###$$$            ┆ 0.0                 │
    # │ Test 123! Is it work…   ┆ 0.75                │
    # │ 你好Hello123             ┆ 1.0                 │
    # ╰─────────────────────────┴─────────────────────╯
最近更新时间:2026.01.08 19:14:22
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