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synced 2024-12-26 21:30:55 +08:00
Merge remote-tracking branch 'LCTT/master'
This commit is contained in:
Xingyu Wang
commit
f76d849955
@ -0,0 +1,113 @@
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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (zhangxiangping)
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[#]: reviewer: (wxy)
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[#]: publisher: (wxy)
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[#]: url: (https://linux.cn/article-11927-1.html)
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[#]: subject: (12 open source tools for natural language processing)
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[#]: via: (https://opensource.com/article/19/3/natural-language-processing-tools)
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[#]: author: (Dan Barker https://opensource.com/users/barkerd427)
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12 种自然语言处理的开源工具
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> 让我们看看可以用在你自己的 NLP 应用中的十几个工具吧。
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在过去的几年里，自然语言处理（NLP）推动了聊天机器人、语音助手、文本预测等这些渗透到我们的日常生活中的语音或文本应用程技术的发展。目前有着各种各样开源的 NLP 工具，所以我决定调查一下当前开源的 NLP 工具来帮助你制定开发下一个基于语音或文本的应用程序的计划。
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尽管我并不熟悉所有工具，但我将从我所熟悉的编程语言出发来介绍这些工具（对于我不熟悉的语言，我无法找到大量的工具）。也就是说，出于各种原因，我排除了三种我熟悉的语言之外的工具。
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R 语言可能是没有被包含在内的最重要的语言，因为我发现的大多数库都有一年多没有更新了。这并不一定意味着它们没有得到很好的维护，但我认为它们应该得到更多的更新，以便和同一领域的其他工具竞争。我还选择了最有可能用在生产场景中的语言和工具（而不是在学术界和研究中使用），而我主要是使用 R 作为研究和发现工具。
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我也惊讶地发现 Scala 的很多库都没有更新了。我上次使用 Scala 已经过去了两年了，当时它非常流行。但是大多数库从那个时候就再没有更新过，或者只有少数一些有更新。
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最后，我排除了 C++。 这主要是因为我上次使用 C++ 编写程序已经有很多年了，而我所工作的组织还没有将 C++ 用于 NLP 或任何数据科学方面的工作。
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### Python 工具
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#### 自然语言工具包（NLTK）
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毋庸置疑，[自然语言工具包（NLTK）][2]是我调研过的所有工具中功能最完善的一个。它几乎实现了自然语言处理中多数功能组件，比如分类、令牌化、词干化、标注、分词和语义推理。每一个都有多种不同的实现方式，所以你可以选择具体的算法和方式。同时，它也支持不同的语言。然而，它以字符串的形式表示所有的数据，对于一些简单的数据结构来说可能很方便，但是如果要使用一些高级的功能来说就可能有点困难。它的使用文档有点复杂，但也有很多其他人编写的使用文档，比如[这本很棒的书][3]。和其他的工具比起来，这个工具库的运行速度有点慢。但总的来说，这个工具包非常不错，可以用于需要具体算法组合的实验、探索和实际应用当中。
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#### SpaCy
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[SpaCy][4] 可能是 NLTK 的主要竞争者。在大多数情况下都比 NLTK 的速度更快，但是 SpaCy 的每个自然语言处理的功能组件只有一个实现。SpaCy 把所有的东西都表示为一个对象而不是字符串，从而简化了应用构建接口。这也方便它与多种框架和数据科学工具的集成，使得你更容易理解你的文本数据。然而，SpaCy 不像 NLTK 那样支持多种语言。它确实接口简单，具有简化的选项集和完备的文档，以及用于语言处理和分析各种组件的多种神经网络模型。总的来说，对于需要在生产中表现出色且不需要特定算法的新应用程序，这是一个很不错的工具。
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#### TextBlob
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[TextBlob][5] 是 NLTK 的一个扩展库。你可以通过 TextBlob 用一种更简单的方式来使用 NLTK 的功能，TextBlob 也包括了 Pattern 库中的功能。如果你刚刚开始学习，这将会是一个不错的工具，可以用于对性能要求不太高的生产环境的应用。总体来说，TextBlob 适用于任何场景，但是对小型项目尤佳。
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#### Textacy
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这个工具是我用过的名字最好听的。先重读“ex”再带出“cy”，多读“[Textacy][6]”几次试试。它不仅仅是名字读起来好，同时它本身也是一个很不错的工具。它使用 SpaCy 作为它自然语言处理核心功能，但它在处理过程的前后做了很多工作。如果你想要使用 SpaCy，那么最好使用 Textacy，从而不用去编写额外的附加代码就可以处理不同种类的数据。
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#### PyTorch-NLP
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[PyTorch-NLP][7] 才出现短短的一年，但它已经有一个庞大的社区了。它适用于快速原型开发。当出现了最新的研究，或大公司或者研究人员推出了完成新奇的处理任务的其他工具时，比如图像转换，它就会被更新。总体来说，PyTorch 的目标用户是研究人员，但它也能用于原型开发，或使用最先进算法的初始生产载荷中。基于此基础上的创建的库也是值得研究的。
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### Node.js 工具
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#### Retext
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[Retext][8] 是 [Unified 集合][9]的一部分。Unified 是一个接口，能够集成不同的工具和插件以便它们能够高效的工作。Retext 是 Unified 工具中使用的三种语法之一，另外的两个分别是用于 Markdown 的 Remark 和用于 HTML 的 Rehype。这是一个非常有趣的想法，我很高兴看到这个社区的发展。Retext 没有涉及很多的底层技术，更多的是使用插件去完成你在 NLP 任务中想要做的事情。拼写检查、字形修复、情绪检测和增强可读性都可以用简单的插件来完成。总体来说，如果你不想了解底层处理技术又想完成你的任务的话，这个工具和社区是一个不错的选择。
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#### Compromise
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[Compromise][10] 显然不是最复杂的工具，如果你正在找拥有最先进的算法和最完备的系统的话，它可能不适合你。然而，如果你想要一个性能好、功能广泛、还能在客户端运行的工具的话，Compromise 值得一试。总体来说，它的名字（“折中”）是准确的，因为作者更关注更具体功能的小软件包，而在功能性和准确性上有所折中，这些小软件包得益于用户对使用环境的理解。
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#### Natural
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[Natural][11] 包含了常规自然语言处理库所具有的大多数功能。它主要是处理英文文本，但也包括一些其它语言，它的社区也欢迎支持其它的语言。它能够进行令牌化、词干化、分类、语音处理、词频-逆文档频率计算（TF-IDF）、WordNet、字符相似度计算和一些变换。它和 NLTK 有的一比，因为它想要把所有东西都包含在一个包里头，但它更易于使用，而且不一定专注于研究。总的来说，这是一个非常完整的库，目前仍在活跃开发中，但可能需要对底层实现有更多的了解才能完全发挥效力。
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#### Nlp.js
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[Nlp.js][12] 建立在其他几个 NLP 库之上，包括 Franc 和 Brain.js。它为许多 NLP 组件提供了一个很好的接口，比如分类、情感分析、词干化、命名实体识别和自然语言生成。它也支持一些其它语言，在你处理英语之外的语言时能提供一些帮助。总之，它是一个不错的通用工具，并且提供了调用其他工具的简化接口。在你需要更强大或更灵活的工具之前，这个工具可能会在你的应用程序中用上很长一段时间。
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### Java 工具
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#### OpenNLP
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[OpenNLP][13] 是由 Apache 基金会管理的，所以它可以很方便地集成到其他 Apache 项目中，比如 Apache Flink、Apache NiFi 和 Apache Spark。这是一个通用的 NLP 工具，包含了所有 NLP 组件中的通用功能，可以通过命令行或者以包的形式导入到应用中来使用它。它也支持很多种语言。OpenNLP 是一个很高效的工具，包含了很多特性，如果你用 Java 开发生产环境产品的话，它是个很好的选择。
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#### Stanford CoreNLP
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[Stanford CoreNLP][14] 是一个工具集，提供了统计 NLP、深度学习 NLP 和基于规则的 NLP 功能。这个工具也有许多其他编程语言的版本，所以可以脱离 Java 来使用。它是由高水平的研究机构创建的一个高效的工具，但在生产环境中可能不是最好的。此工具采用双许可证，具有可以用于商业目的的特定许可证。总之，在研究和实验中它是一个很棒的工具，但在生产系统中可能会带来一些额外的成本。比起 Java 版本来说，读者可能对它的 Python 版本更感兴趣。同样，在 Coursera 上最好的机器学习课程之一是斯坦福教授提供的，[点此][15]访问其他不错的资源。
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#### CogCompNLP
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[CogCompNLP][16] 由伊利诺斯大学开发的一个工具，它也有一个相似功能的 Python 版本。它可以用于处理文本，包括本地处理和远程处理，能够极大地缓解你本地设备的压力。它提供了很多处理功能，比如令牌化、词性标注、断句、命名实体标注、词型还原、依存分析和语义角色标注。它是一个很好的研究工具，你可以自己探索它的不同功能。我不确定它是否适合生产环境，但如果你使用 Java 的话，它值得一试。
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* * *
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你最喜欢的开源 NLP 工具和库是什么？请在评论区分享文中没有提到的工具。
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via: https://opensource.com/article/19/3/natural-language-processing-tools
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作者：[Dan Barker][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[zxp](https://github.com/zhangxiangping)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: https://opensource.com/users/barkerd427
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[b]: https://github.com/lujun9972
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[1]: https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/talk_chat_communication_team.png?itok=CYfZ_gE7 (Chat bubbles)
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[2]: http://www.nltk.org/
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[3]: http://www.nltk.org/book_1ed/
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[4]: https://spacy.io/
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[5]: https://textblob.readthedocs.io/en/dev/
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[6]: https://readthedocs.org/projects/textacy/
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[7]: https://pytorchnlp.readthedocs.io/en/latest/
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[8]: https://www.npmjs.com/package/retext
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[9]: https://unified.js.org/
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[10]: https://www.npmjs.com/package/compromise
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[11]: https://www.npmjs.com/package/natural
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[12]: https://www.npmjs.com/package/node-nlp
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[13]: https://opennlp.apache.org/
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[14]: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/
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[15]: https://opensource.com/article/19/2/learn-data-science-ai
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[16]: https://github.com/CogComp/cogcomp-nlp
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@ -0,0 +1,158 @@
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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (guevaraya)
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[#]: reviewer: (wxy)
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[#]: publisher: (wxy)
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[#]: url: (https://linux.cn/article-11930-1.html)
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[#]: subject: (Troubleshoot Kubernetes with the power of tmux and kubectl)
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[#]: via: (https://opensource.com/article/20/2/kubernetes-tmux-kubectl)
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[#]: author: (Abhishek Tamrakar https://opensource.com/users/tamrakar)
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利用 Tmux 和 kubectl 解决 Kubernetes 故障
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> 一个使用 tmux 的 kubectl 插件可以使 Kubernetes 疑难问题变得更简单。
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[Kubernetes][2] 是一个活跃的开源容器管理平台，它提供了可扩展性、高可用性、健壮性和富有弹性的应用程序管理。它的众多特性之一是支持通过其主要的二进制客户端 [kubectl][3] 运行定制脚本或可执行程序，kubectl 很强大的，允许用户在 Kubernetes 集群上用它直接做很多事情。
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### 使用别名进行 Kubernetes 的故障排查
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使用 Kubernetes 进行容器编排的人都知道由于设计上原因带来了其功能的复杂性。举例说，迫切需要以更快的速度并且几乎不需要手动干预的方式来简化 Kubernetes 中的故障排除（除过特殊情况）。
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在故障排查功能方面，有很多场景需要考虑。在一种场景下，你知道你需要运行什么，但是这个命令的语法（即使作为一个单独的命令运行）过于复杂，或需要一、两次交互才能起作用。
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例如，如果你需要经常进入一个系统命名空间中运行的容器，你可能发现自己在重复地键入：
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```
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kubectl --namespace=kube-system exec -i -t <your-pod-name>
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```
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为了简化故障排查，你可以用这些指令的命令行别名。比如，你可以增加下面命令到你的隐藏配置文件（`.bashrc` 或 `.zshrc`）：
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```
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alias ksysex='kubectl --namespace=kube-system exec -i -t'
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```
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这是来自于 [Kubernetes 常见别名][4]存储库的一个例子，它展示了一种简化 `kubectl` 中的功能的方法。像这种场景下的简单情形，使用别名很有用。
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### 切换到 kubectl 插件
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更复杂的故障排查场景是需要一个一个的执行很多命令，调查环境，最后得出结论。仅仅用别名方法是不能解决这种情况的；你需要知道你所部署的 Kubernetes 之间逻辑和相关性，你真正需要的是自动化，以在更短的时间内输出你想要的。
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考虑到你的集群有 10 ~ 20 或 50 ~ 100 个命名空间来提供不同的微服务。一般在进行故障排查时，什么对你有帮助？
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* 你需要能够快速分辨出抛出错误的是哪个 命名空间的哪个 Pod 的东西。
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* 你需要一些可监视一个命名空间的所有 Pod 日志的东西。
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* 你可能也需要监视特定命名空间的出现错误的某个 Pod 的日志。
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涵盖这些要点的解决方案对于定位生产环境的问题有很大的帮助，以及在开发和测试环节中也很有用。
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你可以用 [kubectl 插件][5]创建比简单的别名更强大的功能。插件类似于其它用任何语言编写的独立脚本，但被设计为可以扩充 Kubernetes 管理员的主要命令。
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创建一个插件，你必须用 `kubectl-<your-plugin-name>` 的正确的语法来拷贝这个脚本到 `$PATH` 中的导出目录之一，并需要为其赋予可执行权限（`chmod +x`）。
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创建插件之后将其移动到路径中，你可以立即运行它。例如，我的路径下有一个 `kubectl-krawl` 和 `kubectl-kmux`：
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```
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$ kubectl plugin list
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The following compatible plugins are available:
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/usr/local/bin/kubectl-krawl
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/usr/local/bin/kubectl-kmux
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$ kubectl kmux
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```
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现在让我们见识下带有 tmux 的 Kubernetes 的有多强大。
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### 驾驭强大的 tmux
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[Tmux][6] 是一个非常强大的工具，许多管理员和运维团队都依赖它来解决与易操作性相关的问题：通过将窗口分成多个窗格以便在多台计算机上运行并行的调试来监视日志。它的主要的优点是可在命令行或自动化脚本中使用。
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我创建[一个 kubectl 插件][7]，使用 tmux 使故障排查更加简单。我将通过注释来解析插件背后的逻辑（插件的完整代码留待给你实现）：
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```
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# NAMESPACE 是要监控的名字空间
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# POD 是 Pod 名称
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# Containers 是容器名称
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# 初始化一个计数器 n 以计算循环计数的数量，
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# 之后 tmux 使用它来拆分窗格。
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n=0;
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# 在 Pod 和容器列表上开始循环
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while IFS=' ' read -r POD CONTAINERS
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do
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# tmux 为每个 Pod 创建一个新窗口
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tmux neww $COMMAND -n $POD 2>/dev/null
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# 对运行中的 Pod 中 的所有容器启动循环
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for CONTAINER in ${CONTAINERS//,/ }
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do
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if [ x$POD = x -o x$CONTAINER = x ]; then
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# 如果任何值为 null，则退出。
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warn "Looks like there is a problem getting pods data."
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break
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fi
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# 设置要执行的命令
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COMMAND=”kubectl logs -f $POD -c $CONTAINER -n $NAMESPACE”
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# 检查 tmux 会话
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if tmux has-session -t <会话名> 2>/dev/null;
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then
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<设置会话退出>
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else
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<创建会话>
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fi
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# 在当前窗口为每个容器切分窗格
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tmux selectp -t $n \; \
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splitw $COMMAND \; \
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select-layout tiled \;
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# 终止容器循环
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done
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# 用 Pod 名称重命名窗口以识别
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||||
tmux renamew $POD 2>/dev/null
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# 增加计数器
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((n+=1))
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||||
# 终止 Pod 循环
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||||
done<<(<从 kubernetes 集群获取 Pod 和容器的列表>)
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# 最后选择窗口并附加会话
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tmux selectw -t <会话名>:1 \; \
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attach-session -t <会话名>\;
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```
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运行插件脚本后，将产生类似于下图的输出。每个 Pod 有一个自己的窗口，每个容器（如果有多个）被分割到其窗口中 Pod 窗格中，并在日志到达时输出。Tmux 之美如下可见；通过正确的配置，你甚至会看到哪个窗口正处于激活运行状态（可看到标签是白色的）。
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![kmux 插件的输出][8]
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### 总结
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别名是在 Kubernetes 环境下常见的也有用的简易故障排查方法。当环境变得复杂，用高级脚本生成的kubectl 插件是一个更强大的方法。至于用哪个编程语言来编写 kubectl 插件是没有限制。唯一的要求是该名字在路径中是可执行的，并且不能与已知的 kubectl 命令重复。
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要阅读完整的插件源码，或试试我创建的插件，请查看我的 [kube-plugins-github][7] 存储库。欢迎提交提案和补丁。
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via: https://opensource.com/article/20/2/kubernetes-tmux-kubectl
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作者：[Abhishek Tamrakar][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[guevaraya](https://github.com/guevaraya)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: https://opensource.com/users/tamrakar
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||||
[b]: https://github.com/lujun9972
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||||
[1]: https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/OSDC_women_computing_4.png?itok=VGZO8CxT (一个坐在笔记本面前的妇女)
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||||
[2]: https://opensource.com/resources/what-is-kubernetes
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||||
[3]: https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/overview/
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||||
[4]: https://github.com/ahmetb/kubectl-aliases/blob/master/.kubectl_aliases
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||||
[5]: https://kubernetes.io/docs/tasks/extend-kubectl/kubectl-plugins/
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||||
[6]: https://opensource.com/article/19/6/tmux-terminal-joy
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||||
[7]: https://github.com/abhiTamrakar/kube-plugins
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||||
[8]: https://raw.githubusercontent.com/abhiTamrakar/kube-plugins/master/kmux/kmux.png
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@ -1,8 +1,8 @@
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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (geekpi)
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[#]: reviewer: ( )
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[#]: publisher: ( )
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[#]: url: ( )
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[#]: reviewer: (wxy)
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[#]: publisher: (wxy)
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[#]: url: (https://linux.cn/article-11929-1.html)
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[#]: subject: (How to Install Latest Git Version on Ubuntu)
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[#]: via: (https://itsfoss.com/install-git-ubuntu/)
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[#]: author: (Abhishek Prakash https://itsfoss.com/author/abhishek/)
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@ -25,7 +25,7 @@ sudo apt install git
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这就是为什么当你检查 Git 版本时，会看到安装的版本会比 [Git 网站上当前最新 Git 版本][4]旧：
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```
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[email protected]:~$ git --version
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$ git --version
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git version 2.17.1
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```
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@ -43,35 +43,35 @@ sudo apt update
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sudo apt install git
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```
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即使你以前使用 apt 安装了 Git，它也将更新为最新的稳定版本。
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即使你以前使用 `apt` 安装了 Git，它也将更新为最新的稳定版本。
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```
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||||
[email protected]:~$ git --version
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$ git --version
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git version 2.25.0
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```
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||||
[使用PPA][8] 的好处在于，如果发布了新的 Git 稳定版本，那么就可以通过系统更新获得它。[仅更新 Ubuntu][9]来获取最新的 Git 稳定版本。
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[使用PPA][8] 的好处在于，如果发布了新的 Git 稳定版本，那么就可以通过系统更新获得它。[仅更新 Ubuntu][9] 来获取最新的 Git 稳定版本。
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### 配置Git （推荐给开发者）
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### 配置 Git （推荐给开发者）
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如果你出于开发目的安装了 Git，你会很快开始克隆仓库，进行更改并提交更改。
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如果你尝试提交代码，那么你可能会看到 “Please tell me who you are” 这样的错误：
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```
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[email protected]:~/compress-pdf$ git commit -m "update readme"
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$ git commit -m "update readme"
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*** Please tell me who you are.
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Run
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git config --global user.email "[email protected]"
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git config --global user.email "you@example.com"
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git config --global user.name "Your Name"
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||||
to set your account's default identity.
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||||
Omit --global to set the identity only in this repository.
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fatal: unable to auto-detect email address (got '[email protected](none)')
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fatal: unable to auto-detect email address (got 'abhishek@itsfoss.(none)')
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```
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||||
这是因为你还没配置必要的个人信息。
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||||
@ -80,7 +80,7 @@ fatal: unable to auto-detect email address (got '[email protected](none)')
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||||
```
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git config --global user.name "Your Name"
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git config --global user.email "[email protected]"
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git config --global user.email "you@example.com"
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```
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||||
你可以使用以下命令检查 Git 配置：
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@ -92,15 +92,13 @@ git config --list
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它应该显示如下输出：
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```
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||||
[email protected]
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user.name=abhishek
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||||
user.email=you@example.com
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||||
user.name=Your Name
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||||
```
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配置保存在 \~/.gitconfig 中。你可以手动修改配置。
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||||
配置保存在 `~/.gitconfig` 中。你可以手动修改配置。
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**结尾**
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### 结尾
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我希望这个小教程可以帮助你在 Ubuntu 上安装 Git。使用 PPA，你可以轻松获得最新的 Git 版本。
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@ -113,7 +111,7 @@ via: https://itsfoss.com/install-git-ubuntu/
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作者：[Abhishek Prakash][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[geekpi](https://github.com/geekpi)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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@ -127,4 +125,4 @@ via: https://itsfoss.com/install-git-ubuntu/
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[6]: https://itsfoss.com/install-software-from-source-code/
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[7]: https://launchpad.net/~git-core/+archive/ubuntu/ppa
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[8]: https://itsfoss.com/ppa-guide/
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[9]: https://itsfoss.com/update-ubuntu/
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[9]: https://itsfoss.com/update-ubuntu/
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@ -1,111 +0,0 @@
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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (zhangxiangping)
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[#]: reviewer: ( )
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[#]: publisher: ( )
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[#]: url: ( )
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[#]: subject: (12 open source tools for natural language processing)
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[#]: via: (https://opensource.com/article/19/3/natural-language-processing-tools)
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[#]: author: (Dan Barker https://opensource.com/users/barkerd427)
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12种自然语言处理的开源工具
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看看可以用在你自己NLP应用中的十几个工具吧。
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![Chat bubbles][1]
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在过去的几年里，自然语言处理(NLP)推动了聊天机器人、语音助手、文本预测，这些在我们的日常生活中常用的语音或文本应用程技术的发展。目前有着各种各样开源的NLP工具，所以我决定调查一下当前开源的NLP工具来帮助您制定您开发下一个基于语音或文本的应用程序的计划。
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我将从我所熟悉的编程语言出发来介绍这些工具，尽管我对这些工具不是很熟悉(我没有在我不熟悉的语言中找工具)。也就是说，出于各种原因，我排除了三种我熟悉的语言中的工具。
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R语言是没有被包含在内的，因为我发现的大多数库都有一年多没有更新了。这并不总是意味着他们没有得到很好的维护，但我认为他们应该得到更多的更新，以便和同一领域的其他工具竞争。我还选择了最有可能在生产场景中使用的语言和工具（而不是在学术界和研究中使用），虽然我主要是使用R作为研究和发现工具。
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我发现Scala的很多库都没有更新了。我上次使用Scala已经有好几年了，当时它非常流行。但是大多数库从那个时候就再没有更新过，或者只有少数一些有更新。
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最后，我排除了C++。这主要是因为我在的公司很久没有使用C++来进行NLP或者任何数据科学的工作。
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### Python工具
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#### Natural Language Toolkit (NLTK)
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[Natural Language Toolkit (NLTK)][2]是我调研的所有工具中功能最完善的一个。它完美地实现了自然语言处理中多数功能组件，比如分类，令牌化，词干化，标注，分词和语义推理。每一种方法都有多种不同的实现方式，所以你可以选择具体的算法和方式去使用它。同时，它也支持不同语言。然而，它将所有的数据都表示为字符串的形式，对于一些简单的数据结构来说可能很方便，但是如果要使用一些高级的功能来说就可能有点困难。它的使用文档有点复杂，但也有很多其他人编写的使用文档，比如[a great book][3]。和其他的工具比起来，这个工具库的运行速度有点慢。但总的来说，这个工具包非常不错，可以用于需要具体算法组合的实验，探索和实际应用当中。
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#### SpaCy
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[SpaCy][4]是NLTK的主要竞争者。在大多数情况下都比NLTK的速度更快，但是SpaCy对自然语言处理的功能组件只有单一实现。SpaCy把所有的东西都表示为一个对象而不是字符串，这样就能够为构建应用简化接口。这也方便它能够集成多种框架和数据科学的工具，使得你更容易理解你的文本数据。然而，SpaCy不像NLTK那样支持多种语言。它对每个接口都有一些简单的选项和文档，包括用于语言处理和分析各种组件的多种神经网络模型。总的来说，如果创造一个新的应用的生产过程中不需要使用特定的算法的话，这是一个很不错的工具。
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#### TextBlob
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[TextBlob][5]是NLTK的一个扩展库。你可以通过TextBlob用一种更简单的方式来使用NLTK的功能，TextBlob也包括了Pattern库中的功能。如果你刚刚开始学习，这将会是一个不错的工具可以用于生产对性能要求不太高的应用。TextBlob适用于任何场景，但是对小型项目会更加合适。
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#### Textacy
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这个工具是我用过的名字最好听的。读"[Textacy][6]" 时先发出"ex"再发出"cy"。它不仅仅是名字好，同时它本身也是一个很不错的工具。它使用SpaCy作为它自然语言处理核心功能，但它在处理过程的前后做了很多工作。如果你想要使用SpaCy，你可以先使用Textacy，从而不用去多写额外的附加代码你就可以处理不同种类的数据。
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#### PyTorch-NLP
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[PyTorch-NLP][7]才出现短短的一年，但它已经有一个庞大的社区了。它适用于快速原型开发。当公司或者研究人员推出很多其他工具去完成新奇的处理任务，比如图像转换，它就会被更新。PyTorch的目标用户是研究人员，但它也能用于原型开发，或在最开始的生产任务中使用最好的算法。基于此基础上的创建的库也是值得研究的。
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### 节点工具
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#### Retext
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[Retext][8]是[unified collective][9]的一部分。Unified是一个接口，能够集成不同的工具和插件以便他们能够高效的工作。Retext是unified工具集三个中的一个，另外的两个分别是用于markdown编辑的Remark和用于HTML处理的Rehype。这是一个非常有趣的想法，我很高兴看到这个社区的发展。Retext没有暴露过多的底层技术，更多的是使用插件去完成你在NLP任务中想要做的事情。拼写检查，固定排版，情绪检测和可读性分析都可以用简单的插件来完成。如果你不想了解底层处理技术又想完成你的任务的话，这个工具和社区是一个不错的选择。
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#### Compromise
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如果你在找拥有最高级的功能和最复杂的系统的工具的话，[Compromise][10]不是你的选择。 然而，如果你想要一个性能好，应用广泛，还能在客户端运行的工具的话，Compromise值得一试。实际上，它的名字是准确的，因为作者更关注更具体功能的小软件包，而在功能性和准确性上做出了牺牲，这些功能得益于用户对使用环境的理解。
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#### Natural
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[Natural][11]包含了一般自然语言处理库所具有的大多数功能。它主要是处理英文文本，但也包括一些其他语言，它的社区也支持额外的语言。它能够进行令牌化，词干化，分类，语音处理，词频-逆文档频率计算(TF-IDF)，WordNet，字符相似度计算和一些变换。它和NLTK有的一比，因为它想要把所有东西都包含在一个包里头，使用方便但是可能不太适合专注的研究。总的来说，这是一个不错的功能齐全的库，目前仍在开发但可能需要对底层实现有更多的了解才能完更有效。
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#### Nlp.js
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[Nlp.js][12]是在其他几个NLP库上开发的，包括Franc和Brain.js。它提供了一个能很好支持NLP组件的接口，比如分类，情感分析，词干化，命名实体识别和自然语言生成。它也支持一些其他语言，在你处理除了英语之外的语言时也能提供一些帮助。总之，它是一个不错的通用工具，能够提供简单的接口去调用其他工具。在你需要更强大或更灵活的工具之前，这个工具可能会在你的应用程序中用上很长一段时间。
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### Java工具
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#### OpenNLP
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[OpenNLP][13]是由Apache基金会维护的，所以它可以很方便地集成到其他Apache项目中，比如Apache Flink，Apache NiFi和Apache Spark。这是一个通用的NLP工具，包含了所有NLP组件中的通用功能，可以通过命令行或者以包的形式导入到应用中来使用它。它也支持很多种语言。OpenNLP是一个很高效的工具，包含了很多特性，如果你用Java开发生产的话，它是个很好的选择。
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#### StanfordNLP
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[Stanford CoreNLP][14]是一个工具集，提供了基于统计的，基于深度学习和基于规则的NLP功能。这个工具也有许多其他编程语言的版本，所以可以脱离Java来使用。它是由高水平的研究机构创建的一个高效的工具，但在生产环境中可能不是最好的。此工具具有双重许可，并具有可以用于商业目的的特殊许可。总之，在研究和实验中它是一个很棒的工具，但在生产系统中可能会带来一些额外的开销。比起Java版本来说，读者可能对它的Python版本更感兴趣。斯坦福教授在Coursera上教的最好的机器学习课程之一，[点此][15]访问其他不错的资源。
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#### CogCompNLP
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[CogCompNLP][16]由伊利诺斯大学开发的一个工具，它也有一个相似功能的Python版本事项。它可以用于处理文本，包括本地处理和远程处理，能够极大地缓解你本地设备的压力。它提供了很多处理函数，比如令牌化，词性分析，标注，断句，命名实体标注，词型还原，依存分析和语义角色标注。它是一个很好的研究工具，你可以自己探索它的不同功能。我不确定它是否适合生产环境，但如果你使用Java的话，它值得一试。
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你最喜欢的开源的NLP工具和库是什么？请在评论区分享文中没有提到的工具。
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via: https://opensource.com/article/19/3/natural-language-processing-tools
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作者：[Dan Barker (Community Moderator)][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[zxp](https://github.com/zhangxiangping)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: https://opensource.com/users/barkerd427
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[b]: https://github.com/lujun9972
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[1]: https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/talk_chat_communication_team.png?itok=CYfZ_gE7 (Chat bubbles)
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[2]: http://www.nltk.org/
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[3]: http://www.nltk.org/book_1ed/
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[4]: https://spacy.io/
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[5]: https://textblob.readthedocs.io/en/dev/
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[6]: https://readthedocs.org/projects/textacy/
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[7]: https://pytorchnlp.readthedocs.io/en/latest/
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[8]: https://www.npmjs.com/package/retext
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[9]: https://unified.js.org/
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[10]: https://www.npmjs.com/package/compromise
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[11]: https://www.npmjs.com/package/natural
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[12]: https://www.npmjs.com/package/node-nlp
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[13]: https://opennlp.apache.org/
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[14]: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/
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[15]: https://opensource.com/article/19/2/learn-data-science-ai
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[16]: https://github.com/CogComp/cogcomp-nlp
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@ -1,161 +0,0 @@
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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: ( guevaraya)
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[#]: reviewer: ( )
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[#]: publisher: ( )
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[#]: url: ( )
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[#]: subject: (Troubleshoot Kubernetes with the power of tmux and kubectl)
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[#]: via: (https://opensource.com/article/20/2/kubernetes-tmux-kubectl)
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[#]: author: (Abhishek Tamrakar https://opensource.com/users/tamrakar)
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解决 Kubernetes 问题的利器 Tmux 和 kubectl
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一个 kubectl 插件 用 tmux 使 Kubernetes 疑难问题变得更简单。
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![一个坐在笔记本面前的妇女][1]
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[Kubernetes][2] 是一个活跃的开源容器管理平台，它提供了可扩展性，高可用性，健壮性和富有弹性的应用程序管理。它的众多特性之一是支持通过原生的客户端程序 [kubectl][3] 运行定制脚本或可执行程序，Kubectl 很强大的，允许用户在 Kubernetes 集群上用它直接做很多事情。
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### 使用别名进行 Kubernetes 的故障排查
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使用 Kubernetes 的容器管理的人都知道由于设计上原因带来了其复杂性。因此迫切的需要快速的以及几乎不需要人工干预方式简化故障排查（除过特殊情况）。
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在故障排查功能方面，这有很多场景需要考虑。有一个场景，你知道你需要运行什么，但是这个命令的语法（即使作为一个单独的命令运行）过于复杂，或需要一、两次交互才能起作用。
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例如，如果你频繁的需要调整一个系统命名空间里正在运行的容器，你可能发现自己在重复的写入：
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```
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`kubectl --namespace=kube-system exec -i -t <your-pod-name>`
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```
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为了简化故障排查，你可以用这些指令的命令行补全功能。比如，你可以增加下面命令到你的隐藏配置文件（.bashrc 或 .zshrc）：
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```
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`alias ksysex='kubectl --namespace=kube-system exec -i -t'`
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```
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这是来自于常见的 [Kubernetes 别名仓][4]的一个例子，它展示了一个 kubectl 简化的功能的方法。像这个场景的简化情况，使用别名很有用。
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### 切换到 kubectl 插件
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更复杂的故障排查场景是需要执行很多命令，一个一个的执行，然后去调查环境，最后得出结论。单用别名方法是不能解决这种情况的；你需要知道你所部署的Kubernetes 之间逻辑和和相关性，你真是需要的是自动化来短时间输出你想要的。
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考虑到你的集群有10到20或50到100个命名空间来提供不同的微服务。一般在进行故障排查时，做什么事情对你有帮助？
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* 你需要某个东西可快速的告知哪个 Pod 哪个 命名空间抛的错误。
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* 你需要某个东西可监视一个命名空间的所有 pod 的日志。
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* 你可能也需要监视出现错误的指定命名空间的特定 pod 的日志。
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只要包含以上任意的解决方案将对定位产品问题很大的帮助，包含对开发和测试周期过程。
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你可以用 [kubectl 插件][5] 创建比简易别名更强大的方法。插件类似于其他用任何语言编写的独立脚本，被设计为 Kubernetes 管理员的主要命令扩展。
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创建一个插件，你必须用正确的语法 **kubectl-<your-plugin-name>** 来拷贝这个脚本到导出目录 **$PATH** ，需要赋予可执行权限（**chmod +x**）。
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创建插件之后把他移动到你的目录，你需要立即运行。例如，你的目录下有一个 kubectl-krawl 和 kubectl-kmux:
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```
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$ kubectl plugin list
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The following compatible plugins are available:
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/usr/local/bin/kubectl-krawl
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/usr/local/bin/kubectl-kmux
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$ kubectl kmux
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```
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现在让我们见识下带有 tmux 的 Kubernetes 的有多强大。
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### 驾驭强大的 tmux
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[Tmux][6] 是一个非常强大的工具，许多管理员和操作团队通过它来反馈问题故障，通过易于分屏的方式到窗口上并行调试多个机器以及管理日志。他的主要的优点是可基于命令行或自动化的脚本。
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我创建[一个 kubectl 插件][7] 用 tmux 使故障排查更加简单。我将通过注释来了解插件背后的逻辑（我们来瞅一瞅插件的整个源码）：
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```
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#NAMESPACE is namespace to monitor.
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#POD is pod name
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#Containers is container names
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# initialize a counter n to count the number of loop counts, later be used by tmux to split panes.
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n=0;
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# start a loop on a list of pod and containers
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while IFS=' ' read -r POD CONTAINERS
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do
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# tmux create the new window for each pod
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tmux neww $COMMAND -n $POD 2>/dev/null
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# start a loop for all containers inside a running pod
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||||
for CONTAINER in ${CONTAINERS//,/ }
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do
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if [ x$POD = x -o x$CONTAINER = x ]; then
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# if any of the values is null, exit.
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warn "Looks like there is a problem getting pods data."
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break
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fi
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# set the command to execute
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||||
COMMAND=”kubectl logs -f $POD -c $CONTAINER -n $NAMESPACE”
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# check tmux session
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||||
if tmux has-session -t <session name> 2>/dev/null;
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||||
then
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||||
<set session exists>
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||||
else
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||||
<create session>
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||||
fi
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||||
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||||
# split planes in the current window for each containers
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||||
tmux selectp -t $n \; \
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splitw $COMMAND \; \
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select-layout tiled \;
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# end loop for containers
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done
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# rename the window to identify by pod name
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||||
tmux renamew $POD 2>/dev/null
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# increment the counter
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((n+=1))
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||||
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||||
# end loop for pods
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||||
done< <(<fetch list of pod and containers from kubernetes cluster>)
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# finally select the window and attach session
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||||
tmux selectw -t <session name>:1 \; \
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attach-session -t <session name>\;
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```
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运行插件脚本后，它将在当前目录会生成一个同名的镜像。每个 pod 有一个窗口，每个容器（如果有多个）被分割成不同 pos 窗口，日志以数据流形式输出。 漂亮的tmux 如下；如果配置正确，你将会看到哪个窗口是否处于激活运行状态（可看到标签是白色的）。
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![kmux 插件的输出][8]
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### 总结
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别名是在 Kubernetes 环境下常见的也有用的简易故障排查方法。当环境变得复杂，用高级脚本生成的kubectl 插件是一个很强大的方法。至于用哪个编程语言来编写 kubectl 插件是没有限制。唯一的要求是路径命名是可执行的，并且不能与已知的 kubectl 命令重复。
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为了阅读完整的插件源码，我们尝试创建了一个插件，请查看我的 [kube-plugins-github][7] 仓。欢迎提交问题和补丁。
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via: https://opensource.com/article/20/2/kubernetes-tmux-kubectl
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作者：[Abhishek Tamrakar][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[译者ID](https://github.com/guevaraya)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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||||
[a]: https://opensource.com/users/tamrakar
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||||
[b]: https://github.com/lujun9972
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||||
[1]: https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/OSDC_women_computing_4.png?itok=VGZO8CxT (一个坐在笔记本面前的妇女)
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||||
[2]: https://opensource.com/resources/what-is-kubernetes
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||||
[3]: https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/overview/
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||||
[4]: https://github.com/ahmetb/kubectl-aliases/blob/master/.kubectl_aliases
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[5]: https://kubernetes.io/docs/tasks/extend-kubectl/kubectl-plugins/
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||||
[6]: https://opensource.com/article/19/6/tmux-terminal-joy
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||||
[7]: https://github.com/abhiTamrakar/kube-plugins
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||||
[8]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/kmux-output.png (Output of kmux plugin)
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@ -1,5 +1,5 @@
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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: ( )
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[#]: translator: (HankChow)
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[#]: reviewer: ( )
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[#]: publisher: ( )
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[#]: url: ( )
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@ -7,27 +7,26 @@
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[#]: via: (https://www.networkworld.com/article/3527430/digging-up-ip-addresses-with-the-dig-command.html)
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[#]: author: (Sandra Henry-Stocker https://www.networkworld.com/author/Sandra-Henry_Stocker/)
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Digging up IP addresses with the Linux dig command
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使用 dig 命令查询 IP 地址
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The dig command is extremely versatile both for retrieving information from domain name servers and for troubleshooting.
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Thinkstock
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命令行工具 `dig` 是用于解析域名和故障排查的一个利器。
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Not unlike **nslookup** in function, but with a lot more options, the **dig** command provides information that name servers manage and can be very useful for troubleshooting problems. It’s both simple to use and has lots of useful options.
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从主要功能上来说，`dig` 和 `nslookup` 之间差异不大，但 `dig` 更像一个加强版的 `nslookup`，可以查询到一些由域名服务器管理的信息，这在排查某些问题的时候非常有用。总的来说，`dig` 是一个既简单易用又功能强大的命令行工具。
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The name “dig” stands for “domain information groper” since domain groping is basically what it does. The amount of information that it provides depends on a series of options that you can use to tailor its output to your needs. Dig can provide a lot of detail or be surprisingly terse.
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||||
`dig` 最基本的功能就是查询域名信息，因此它的名称实际上是“<ruby>域名信息查询工具<rt>Domain Information Groper</rt></ruby>”的缩写。`dig` 向用户返回的内容可以非常详尽，也可以非常简洁，展现内容的多少完全由用户在查询时使用的选项来决定。
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[[Get regularly scheduled insights by signing up for Network World newsletters.]][1]
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### Just the IP, please
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### 我只需要查询 IP 地址
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To get _just_ the IP address for a system, add the **+short** option to your dig command like this:
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如果只需要查询某个域名指向的 IP 地址，可以使用 `+short` 选项：
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```
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$ dig facebook.com +short
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31.13.66.35
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```
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Don't be surprised, however, if some domains are tied to multiple IP addresses to make the sites they support more reliable.
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在查询的时候发现有的域名会指向多个 IP 地址？这其实是网站提高其可用性的一种措施。
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```
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$ dig networkworld.com +short
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@ -37,7 +36,7 @@ $ dig networkworld.com +short
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151.101.194.165
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```
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Also, don't be surprised if the order of the IP addresses changes from one query to the next. This is a side effect of load balancing.
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也正是由于这些网站通过负载均衡实现高可用，在下一次查询的时候，或许会发现这几个 IP 地址的排序有所不同。
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```
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$ dig networkworld.com +short
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@ -47,9 +46,9 @@ $ dig networkworld.com +short
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151.101.66.165
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```
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### Standard dig output
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### 标准返回
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The standard dig display provides details on dig itself along with the response from the name server.
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`dig` 的标准返回内容则包括这个工具本身的一些信息，以及请求域名服务器时返回的响应内容：
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```
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$ dig networkworld.com
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@ -77,7 +76,7 @@ networkworld.com. 300 IN A 151.101.2.165
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;; MSG SIZE rcvd: 109
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```
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Since name servers generally cache collected data for a while, the query time shown at the bottom of dig output might sometimes might say "0 msec":
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由于域名服务器有缓存机制，返回的内容可能是之前缓存好的信息。在这种情况下，`dig` 最后显示的<ruby>查询时间<rt>Query time</rt></ruby>会是 0 毫秒（0 msec）：
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[][2]
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@ -88,11 +87,11 @@ Since name servers generally cache collected data for a while, the query time sh
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;; MSG SIZE rcvd: 109
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```
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### Who you gonna ask?
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### 向谁查询？
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By default, dig will refer to your **/etc/resolv.conf** file to determine what name server to query, but you can refer queries to other DNS servers by adding an **@** option.
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在默认情况下，`dig` 会根据 `/etc/resolv.conf` 这个文件的内容决定向哪个域名服务器获取查询结果。你也可以使用 `@` 来指定 `dig` 请求的域名服务器。
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In the example below, for example, the query is being sent to Google's name server (i.e., 8.8.8.8).
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在下面的例子中，就指定了 `dig` 向 Google 的域名服务器 8.8.8.8 查询域名信息。
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```
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$ dig @8.8.8.8 networkworld.com
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@ -121,21 +120,21 @@ networkworld.com. 299 IN A 151.101.2.165
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;; MSG SIZE rcvd: 109
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```
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To determine what version of dig you’re using, use the **-v** option. You should see something like this:
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想要知道正在使用的 `dig` 工具的版本，可以使用 `-v` 选项。你会看到类似这样：
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```
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$ dig -v
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DiG 9.11.5-P4-5.1ubuntu2.1-Ubuntu
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```
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or this:
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或者这样的返回信息：
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```
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$ dig -v
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DiG 9.11.4-P2-RedHat-9.11.4-22.P2.el8
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```
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To get just the answer portion of this response, you can omit name server details, but still get the answer you're looking for by using both a **+noall** (don't show everything) and a **+answer** (but show the answer section) like this:
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如果你觉得 `dig` 返回的内容过于详细，可以使用 `+noall`（不显示所有内容）和 `+answer`（仅显示域名服务器的响应内容）选项，域名服务器的详细信息就会被忽略，只保留域名解析结果。
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```
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$ dig networkworld.com +noall +answer
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@ -148,9 +147,9 @@ networkworld.com. 300 IN A 151.101.66.165
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networkworld.com. 300 IN A 151.101.2.165
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```
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### Looking up a batch of systems
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### 批量查询域名
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If you want to dig for a series of domain names, you can list the domain names in a file and then use a command like this one to have dig run through the list and provide the information.
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如果你要查询多个域名，可以把这些域名写入到一个文件内，然后使用下面的 `dig` 命令遍历整个文件并给出所有查询结果。
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```
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$ dig +noall +answer -f domains
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@ -165,7 +164,7 @@ amazon.com. 18 IN A 176.32.98.166
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amazon.com. 18 IN A 205.251.242.103
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```
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You could add +short to the command above but, with some sites having multiple IP addresses, this might not be very useful. To cut down on the detail but be sure that you can tell which IP belongs to which domain, you could instead pass the output to **awk** to display just the first and last columns of data:
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你也可以在上面的命令中使用 `+short` 选项，但如果其中有些域名指向多个 IP 地址，就无法看出哪些 IP 地址对应哪个域名了。在这种情况下，更好地做法应该是让 `awk` 对返回内容进行处理，只留下第一列和最后一列：
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```
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$ dig +noall +answer -f domains | awk '{print $1,$NF}'
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@ -179,15 +178,13 @@ amazon.com. 205.251.242.103
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amazon.com. 176.32.103.205
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via: https://www.networkworld.com/article/3527430/digging-up-ip-addresses-with-the-dig-command.html
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作者：[Sandra Henry-Stocker][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[译者ID](https://github.com/译者ID)
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译者：[HankChow](https://github.com/HankChow)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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