Flugpassagen aus Texten extrahieren
Mit der Wolfram Language ist es einfach, interessante Informationen aus komplexen, in einem EntityStore gespeicherten Daten zu extrahieren. Finden Sie beispielsweise Beschreibungen von Flügen auf einer Social-Network-Seite, indem Sie die Daten mit den detaillierten Flughafendaten in der Wolfram Knowledgebase verknüpfen und mit integrierten geografischen Visualisierungsfunktionen analysieren.
Beginnen Sie mit der Suche nach Flughafencodes für alle verfügbaren Flughäfen.
Erstellen Sie eine Association von Flughafencodes zu einzelnen Flughafeneinheiten.
Importieren und registrieren Sie einen EntityStore, der aus einem Archiv von travel.stackexchange.com erstellt wurde.
Erstellen Sie eine Eigenschaft und fügen Sie diese dem EntityStore hinzu, die Textpassagen, die Flughäfen erwähnen (z.B. "LAX to STL to ORD") aus Postings extrahiert.
Finden und zählen Sie die Flughafen-Passagen in allen Beiträgen.
Finden Sie die fünf meistgenannten Flughafen-Paare.
Visualisieren Sie die 10 häufigsten Flughafen-Paare auf einer Karte.
Visualisieren Sie alle Flughafen-Paare und färben Sie sie entsprechend der Häufigkeit ihrer Erwähnung ein.
Ermitteln Sie die drei Postings mit der längsten Folge von Flügen, indem Sie SortedEntityClass und ExtendedEntityClass verwenden, um redundanten Code zu vermeiden.
Zeigen Sie die Postings und die längsten Folgen von Flügen gemeinsam mit den Entfernungen an.
Veranschaulichen Sie die längste Folge von Flügen auf einer Karte, wobei die längste Folge von Flügen aus Hin- und Rückflug besteht.
