Стартер в разборе фото: Стартеры: как они устроены и как их ремонтировать

Содержание

Стартер в разборе фото — Автомобильный портал AutoMotoGid

10.3.3. Разборка и сборка стартера

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

На автомобиле применяется стартер 35.3708, но может быть установлен стартер и другой модели.

Стартер модели 35.3708 в сборе:

1 — тяговое реле
2 — крышка стартера со стороны привода
3 — муфта привода
4 — корпус
5 — защитный кожух

	Вам потребуются
ключи «на 8», «на10», «на 13» отвертки (две) штангенциркуль молоток оправки для выпрессовки и запрессовки подшипников (втулок) стартера

ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ

1. Отверните гайку на нижнем контактном болте тягового реле и отсоедините от него вывод обмоток стартера, сняв пружинную и две плоские шайбы.

2. Отверните три винта крепления тягового реле к крышке стартера со стороны привода и.

3. . снимите тяговое реле, придерживая толкатель.

4. Выньте из толкателя пружину.

5. Потяните толкатель вверх, выведите из зацепления с рычагом привода и снимите его.

6. Отверните два винта крепления защитного кожуха стартера и.

7. . снимите кожух

8. Поддев отверткой, снимите стопорное кольцо вала ротора и.

10. Отверните два стяжных болта и.11. . отделите крышку со стороны привода от корпуса (со статором).12. Отверните винты крепления обмоток статора и соединительного провода (перемычки) от пластин щеткодержателя (показан один винт).

13. Снимите изолирующую трубку.

14. Разъедините крышку со стороны коллектора и корпус со статором.

15. Выньте из щеткодержателя перемычку обмоток статора.16. Снимите щетки статора и пружины щеток, поддев их отверткой. Предупреждение к операции 16

Если высота щеток 12 мм и менее, то замените их новыми.

17. Выпрессуйте задний подшипник (втулку) из задней крышки стартера, используя оправку подходящего диаметра.

18. Выньте шплинт оси рычага привода стартера из передней крышки.

19. Выньте ось рычага привода стартера с помощью тонкой отвертки.

20. Снимите резиновую заглушку и.

21. . выведите из зацепления с муфтой плечи рычага привода стартера, снимите якорь с муфтой.22. Выньте из передней крышки рычаг привода стартера.

23. Сдвиньте упорную шайбу, установленную на валу якоря, к муфте привода стартера и.

24. . снимите стопорное кольцо, разжимая его двумя отвертками.

25. Снимите муфту привода с вала якоря стартера.

26. Выпрессуйте передний подшипник (втулку) из крышки стартера со стороны привода.

Дефектовка деталей стартера

Сборка стартера

Сборку стартера выполняйте в последовательности, обратной разборке, с учетом следующих особенностей.

33. Если это необходимо (см. операцию 29), очистите мелкой шлифовальной шкуркой поверхность коллектора якоря. Обдуйте коллектор сжатым воздухом и промойте бензином или спиртом.

Если ваш стартер стал издавать звук швейной машины, то это бж я пишу для вас)

Когда я столкнулась с данной проблемой, вариант менять стартер я сразу отмела, тк редукторный стартер в моем городе на разборе стоит около 2000. Естественно, стала думать как же его починить. Вариант что полетело втягивающее я сразу отмела, тк стартер крутит, но в холостую. Остается либо бендикс, либо шестерни.

1) Снимаем стартер

2) Разбираем: снимаем втягивающее, откручиваем пару гаек с задней части, и получаем две половинки)
В процессе разборки, я нашла причину поломки. На фото ниже вы можете наблюдать как развалилась пластиковая шестерня.

3) Разбираем дальше, берем половинку с магнитом откручиваем пару винтиков со стороны крышки и выдавливаем ротор в сторону крышки.

4) Далее берем механическую часть стартера
Достаем ось с бендиксом, состукиваем шайбу чтобы снять стопор, разгибаем отверткой стопор, снимаем его с оси и далее снимаем бендикс.
Чтобы поставить новую шестерню нужно снять еще один стопор и снять все оставшееся с вала, запихиваем новую шестерню и собираем все в обратной последовательности.
Замачиваем бендикс в бензине на ночь, периодически его покручивая. Сушим и обильно смазываем его моторным маслом.

5)Скручиваем две половинки и получаем как новый роторный стартер))

Для восстановления стартера мне потребовалось:

— Литол 40 р
— Новые шестерни (взяла стальные, но от них будет пошумнее немного, если вас это смущаем можно и пластиковую купить)140 р
— Бенза 20 р
— Немного моторного масла
— Иголки, шкурка, картонка и пр.

Разборка стартера выполняется в следующем порядке.

Детали стартера: 1 – крышка со стороны привода; 2 – уплотнительная прокладка; 3 – кронштейн рычага; 4 – якорь тягового реле; 5 – тяговое реле; 6 – «отрицательная» щетка; 7 – прокладка; 8 – задняя крышка; 9 – фиксатор щетки; 10 – «положительные» щетки в сборе с соединительной шиной; 11 – щеткодержатель; 12 – статор; 13 – якорь; 14 – стяжная шпилька; 15 – опора вала якоря; 16 – центральная шестерня; 17 – планетарная шестерня; 18 – вал привода с водилом; 19 – шестерня с внутренним зацеплением; 20 – уплотнительное кольцо; 21 – опора вала привода с вкладышем; 22 – стопорное кольцо; 23 – привод в сборе; 24 – ограничительное кольцо; 25 – стопорное кольцо

Отверните гайку на нижнем контактном болту тягового реле 5 и отсоедините от него вывод «положительных» щеток. Отверните винты крепления тягового реле и снимите его. Отсоедините якорь 4 реле от рычага привода.
Отверните гайки стяжных шпилек 14 и отсоедините от корпуса статора заднюю крышку 8 с щеткодержателем 11. При необходимости можно снять щеткодержатель, отвернув два винта его крепления к крышке. Чтобы вынуть из щеткодержателя щетки с пружинами, необходимо снять фиксаторы 9.

Отсоедините статор 12 с якорем 13 и опорой 15 вала якоря от крышки 1 со стороны привода. Снимите с вала центральную шестерню 16 редуктора, выньте из корпуса статора опору вала якоря, а затем якорь.

Снимите с водила планетарные шестерни 17. Извлеките из крышки 1 вал 18 в сборе с приводом 23, с опорой 21 и шестерней 19. Снимите с рычага уплотнительную прокладку 2 и кронштейн 3 рычага.

Для снятия привода с вала снимите стопорное кольцо 25, расположенное под ограничительным кольцом 24. Затем, сняв стопорное кольцо 22, можно снять опору 21 вала привода, уплотнительное кольцо 20 и шестерню 19.

Для разборки тягового реле отверните винты крепления его крышки и отпаяйте выводы обмоток от штекера «50» и от шины, закрепленной на нижнем контактном болту тягового реле.

После разборки продуйте детали стартера (кроме деталей редуктора) сжатым воздухом и протрите.

Сборка стартера выполняется в порядке обратном разборке.
Перед сборкой смажьте моторным маслом шестерню привода, винтовые шлицы вала привода и вкладыши крышек и опор валов. Шестерни редуктора смажьте консистентной смазкой Литол-24.

Как отремонтировать стартер автомобиля

Статья о ремонте стартера автомобиля — признаки неполадок устройства, демонтаж, сборка, диагностика. В конце статьи — видео об основных правилах ремонта стартера.Статья о ремонте стартера автомобиля — признаки неполадок устройства, демонтаж, сборка, диагностика. В конце статьи — видео об основных правилах ремонта стартера.

Содержание статьи:

При первых же признаках повреждений стартера следует предпринять меры по его диагностике и, если потребуется, ремонту. Сделать это можно и в автомобильном сервисе, и, чаще всего, своими руками – устранение поломки стартера является операцией средней сложности, которая посильна рядовому водителю, если речь не идёт о полном разборе устройства. Скорее всего, понадобится заменить его деталь и/или зачистить наждачной бумагой составные части.

Для того, чтобы сэкономить на услугах автомастерской, понадобятся смотровая яма, набор инструментов и заряженный аккумулятор. Ниже будут рассмотрены наиболее распространенные проблемы стартеров, составные части механизма и возможная связь каждого из них с поломкой.

Основные признаки неполадок стартера

Ремонт и диагностика устройства может потребоваться не только тогда, когда автомобиль не заводится вообще – неполадки, возникающие в работе стартера, возможно выявить на раннем этапе. К первым признакам необходимости скорого ремонта можно отнести случаи, когда стартер:

не прокручивается с первого оборота ключа. Это может означать, что проблема кроется в щётках, передающих напряжение на ротор стартера – их надо заменить.
при полностью заряженном аккумуляторе начинает работать с задержкой или раскручивается ощутимо дольше. Это также указывает на повреждение и износ щёток или подшипников, из-за которых ротор, движущаяся часть механизма, цепляет обмотку – статор.
с задержкой возвращает свои составные части в исходное положение после старта двигателя – это наводит на мысль о повреждении/износе маховика двигателя или шестерни бендикса – детали стартера, которая раскручивает маховик. Свидетельством его поломки также может быть ситуация, при которой бендикс цепляется за маховик, но не может его раскрутить.
продолжает вращаться вместе с двигателем. То есть, после раскручивания мотора автомобиля детали стартера не отцепляются от него с помощью возвратной пружины, а крутятся на тех же оборотах, что и маховик двигателя. Скорее всего, вина лежит на засоренном роторе и/или силовых контактах реле.

Сценариев поломок стартера может быть много, и если один из них был реализован в вашем автомобиле, необходимо сразу приниматься за ремонт.

Извлечение стартера из-под капота

Перед тем, как извлечь стартер

Смотровая яма понадобится, чтобы вытащить стартер из-под капота, а затем провести его диагностику уже вне автомобиля. Тот, кто делает это впервые, потратит сравнительно много времени, поэтому до того, как начать демонтаж, можно попробовать зачистить контакты стартера, которые могли успеть окислиться за время эксплуатации, убедиться в надежности их крепления, возможно также заменить провода питания.

Нужно проверить всю электрическую цепь, поэтому следует заранее удостовериться, что проблема не кроется в аккумуляторе. Если эти простые меры не устранили возникшую проблему, устройство необходимо извлечь.

Если Вы не знаете, где расположен стартер в вашем автомобиле, можно ориентироваться на звук под капотом, появляющийся при повороте ключа – для этого понадобится помощь второго человека, который будет сидеть в машине.

Процесс извлечения

Прежде всего, необходимо отключить устройство от аккумулятора – снять клеммы и токопроводящие кабели со втягивающего реле. После этого откручиваются болты крепления, как правило их 2 или 3 — для этого понадобится шарнирный удлинитель.

Выше уже было упомянуто, что для этой работы необходима смотровая яма, поскольку иногда для демонтажа стартера будет необходимо снять узлы и механизмы, находящиеся на пути к нему, в большинстве случаев – обшивку защиты моторного отсека.

Диагностика стартера после демонтажа

Для начала, коротко расскажем о главных составных частях стартера, которые полезно знать, даже если вы не планируете заниматься его ремонтом своими руками:

Якорь – осевидная деталь, ротор электродвигателя, крутящий момент которого передаётся на коленчатый вал двигателя. То есть, стартер преобразует электрическую энергию аккумулятора в механическую.
Статор (обмотка) – это неподвижная деталь механизма, взаимодействующая с ротором. Если стартер редукторный, то в нем присутствуют постоянные магниты, усложняющие ремонт этой детали.
Бендикс – маленькая муфта, приводящая в движение маховик двигателя. Когда последний начинает раскручиваться быстрее, возвратная пружина перемещает бендикс в стандартное положение для предотвращения передачи крутящего момента двигателя обратно стартеру.
Втягивающее (или тяговое) реле. Деталь цилиндрической формы и в два раза меньше стартера, находится в его верхней части. Синхронизирует работу всего механизма – при повороте ключа зажигания выдвигает бендикс из корпуса вперед, приводя в движение механизм двигателя автомобиля.
Щётки и щёткодержатели – находятся у задней крышки стартера, подают рабочее напряжение на пластины ротора и повышают КПД электродвигателя во время его работы. Когда ключ возвращается в исходное положение в замке зажигания, напряжение пропадает.

Чтобы выявить модуль, в котором произошла поломка, необходимо очистить его, обработать окисленные контакты наждачной бумагой и подключить аккумулятор – присоединить клеммы и коснуться корпуса стартера свободным концом минусового провода.

Свидетельством исправности втягивающего реле будет громкий щелчок и переместившийся вперед бендикс. Если этого не происходит – необходимо заменить реле на новое.

Если проблема кроется не в реле, следует также проверить изоляцию статор омметром, поврежденную обмотку восстанавливают при помощи пропиточного лака, однако эту операцию при отсутствии опыта работы с электроизмерительными приборами лучше всего доверить специалисту. Если стартер редукторный, то в его конструкции будут присутствовать постоянные магниты, а при их повреждении ремонт провести крайне сложно, поэтому лучше всего купить новый стартер.

Изоляцию ротора также следует проверить, если прочие детали стартера исправны, однако для этого нужно раскрутить шпильки, скрепляющие две половинки электродвигателя, и разобрать его полностью. Если на якоре видны следы гари и копоти – его следует заменить. На коллекторе не должно быть сильного налёта — при его наличии нужно почистить деталь наждачной бумагой. Важно просмотреть все детали на предмет повреждений и загрязнений – муфта должна свободно крутиться в одном направлении и стопориться в другом.

Желательно также заменить щётки вне зависимости от того, являются они причиной поломки устройства или нет – его извлечение заняло у Вас некоторое время, поэтому есть смысл провести профилактику для отдаления момента повторных работ под автомобилем. Щетки крепятся с помощью клемм и пружин, которые прижимают их сверху, для их замены нужно с помощью отвертки снять крышку стартера со стороны замка зажигания.

Даже если на каком-то из этапов проверки после разбора стартера проблема была выявлена и устранена, не следует пренебрегать временем, потраченным на извлечение и разбор – разумно воспользоваться случаем провести полную диагностику и чистку всех его механизмов для снижения вероятности возникновения проблем с устройством в будущем.

Помните о том, что его поломка на дороге скорее всего будет означать вызов эвакуатора, поэтому лучше всего потратить время на него в гаражных условиях.

Сборка стартера и проверка его работоспособности

Очень важно запоминать последовательность, с которой Вы разбирали устройство — желательно расположить его детали в таком же порядке, чтобы не запутаться при сборке.

Повторяйте всё в обратном порядке, а затем подключайте к аккумулятору для проверки. На обмотку ротора нужно подключить плюс, а на корпус минус, тогда в контактах реле произойдёт замыкание, бендикс должен перемещаться свободно. Электромотор должен равномерно и без лишнего шума функционировать при подаче плюса на него.

После этих проверок можно устанавливать стартер обратно на автомобиль. Безусловно, устройство механизма может сильно отличаться на различных моделях машин, поэтому до начала ремонта следует ознакомиться с технической документацией и, как минимум, взглянуть на схему устройства стартера в вашем автомобиле.

Профилактические работы своими руками или силами специалистов автосервиса проводить время от времени нужно даже при отсутствии признаков неисправностей, поскольку у этого устройства есть определенный запас срока службы, обычно измеряемый 100-150 тыс. км.

Видео об основных правилах ремонта стартера:

Ремонт: стартер ваз 2101 — проводим замену самостоятельно

Стартер ВАЗ 2101 (общий вид)

Если «копейка» перестала заводиться, то одной из причин этого может быть поломка стартера. В этой статье написана инструкция того, как своими руками осуществить ремонт этого устройства.
Также в помощь автолюбителям представлены некоторые фотографии.
Итак, приступим:

Неисправности стартера;
Ремонт стартера:

Разборка и диагностика;
Ремонт;
Сборка.

Немного диагностики. Если при проворачивании ключа зажигания стартер издает щелчок и больше ничего не происходит, то проблема во втягивающем цилиндре.
Его можно отремонтировать самому, можно приобрести новый и установить его.
Также неисправностью втягивающего цилиндра может быть вызван треск из стартера, при попытке завести двигатель. Обратите внимание на эти моменты.

Неисправности стартера

Совет! Перед ремонтом желательно иметь необходимый инструмент. Отвертки, ключи гаечные, небольшой ножик для зачистки, а также смазку, наждачную бумагу.

Стартер на ВАЗ 2101 может иметь достаточно много неисправностей

Вот несколько из них:

вал стартера не вращается;
вращается, но не входит в зацепление в маховиком;
ничего не происходит при повороте ключа зажигания;
якорь вращается слишком медленно;
шестерня стартера не высвобождается из зацепления с маховиком.

На ВАЗ 2101 ремонт стартера – процесс не сложный и дальше представлена инструкция по разборке и ремонту.

Замена стартера

Разборка и диагностика

Итак, перед нами ВАЗ 2101, стартер, ремонт которого и будет осуществляться. Далее по пунктам процесс осуществления снятия стартера с автомобиля.

Обратите внимание. При снятии стартера заранее отключите минусовую клемму с аккумуляторной батареи. Это поможет избежать замыканий в случае контакта ключа, которым снимается стартер, с корпусом автомобиля.
Забрызгайте WD-40 крепежные болты стартера – их будет значительно легче откручивать.

Итак:

Первым делом снимите воздушный фильтр с карбюратора автомобиля. Это делается для удобства. Открутите болты его крепления и снимите его.

Совет! На автомобиле ВАЗ 2101 есть одна интересная особенность. Снятию ремонтируемого устройства, т.е. стартера, могут мешать «штаны».
Учитывая это, предварительно лучше взять ключ и открутить 4 гайки крепления. Отпустите «штаны» и вам будет удобнее снимать стартер.

Далее необходимо ключом открутить гайки крепления стартера к блоку двигателя.
После послабления гаек отодвиньте стартер немного вперед и отсоедините провода, приходящие к нему. Запомните их расположение. Еще лучше, если есть возможность их сфотографировать.
Затем, после выполнения этого всего, извлеките стартер.

После того, как стартер снят с двигателя, осуществляем его разборку в следующем порядке.

Совет! При разборке стартера подготовьте маленькую коробочку для того, чтобы складывать туда все детали, так как они мелкие и их легко потерять.

Первым делом осуществляем снятие втягивающего цилиндра. Для начала отсоединяем провод, открутив гайку на контактном болту.
Накрутите гайку и шайбы обратно на болт, чтобы не потерять.
Далее откручиваем отверткой три винта крепления цилиндра к стартеру. Снимаем втягивающий, вынимаем пружину.
Теперь снимаем якорь – подтяните его вверх, выведите из зацепления и извлеките.

Втягивающий цилиндр

Следующий шаг – снятие защитного кожуха стартера. Отверткой выкручиваем два крепежных винта и снимаем кожух.
Потом откручиваем два болта стяжных. Снимаем крышку с корпуса стартера.
Выворачиваем винты, которыми крепится обмотки стартера от пластин щеткодержателя.
Затем следует снять трубку изолирующую.
Разъединяем крышку со стороны коллектора с корпусом стартера.
Вынимаем перемычку обмоток стартера из щеткодержателя и извлекаем щетки стартера. Щетки извлекаем отверткой.
Заднюю втулку выпрессовываем, используя наставку нужного размера.
Далее вынимаем шплинт рычага привода и его ось. Используем отвертку.
После снятия резиновой заглушки привод стартера выводится из зацепления с муфтой и снимается.
Следом за тем извлекаем рычаг привода стартера.
Снимаем шайбу и стопорное кольцо. Будь осторожны – кольцо можно легко потерять.
Затем снимается муфта привода с вала якоря стартера.
Последний этап – выпрессовка передней втулки из крышки стартера.

На фото — стартер в разборе

Стартер разобран, все детали сложены и не потеряны. Теперь можно приступать к диагностике, ремонту и замене необходимых деталей.

Ремонт

Проверьте следующие моменты на момент износа:

Щетки. Их высота должна быть не менее 12 мм на этом автомобиле. Используйте штанген-циркуль для замера. Если щетки стерлись – их придется заменить.

Щетки стартера

Внешним осмотром проверяется обмотка стартера. Не должно быть следов обгорания.
Якорь стартера должен быть целым, не должен иметь деформаций, сколов.

Якорь стартера

Если на стартере вы обнаружили трещину – это плохой знак. Стартер лучше заменить.
Муфта не должна быть изношена. Зубья целые и все на месте.
Рассмотрите «пятаки» втягивающего цилиндра. Они должны иметь хороший контакт.
Если при включении стартера, он вращается, но не вращает маховик, то причиной тому поломка шестерни («бендикса»). Следует его заменить.

Бендикс

Если издается щелчок и стартер не реагирует дальше при попытке пуска двигателя, то ремонту или замене подлежит втягивающий цилиндр.
Посадочное место вала должно иметь соответствующий диаметр. Якорь стартера не должен иметь значительный люфт.

Обратите внимание! Желательно при ремонте стартера зачистить мелкой наждачкой поверхность якоря, промыть коллектор.
А также – важно! – смазать подшипники, посадочное место якоря, шестерню привода. Тогда гораздо меньше вероятности в износе стартера.

Итак, все необходимые запчасти поменяны (благо на них цена не большая), контакты зачищены, все, что необходимо смазать, смазано. Стартер готов к сборке и установке.

Сборка

Собрать стартер своими руками немного сложнее, чем разобрать, но это возможно. Порядок сборки, как обычно, обратный порядку разборки.
Поэтому не будем приводить полный перечень того, что за чем делать, а обратим внимание лишь на некоторые моменты:

При установке стопорного кольца на якорь стартера будьте внимательны. Если оно улетит, то обязательно смотрите куда!
Найти его бывает очень сложно.
Не перепутайте местами щетки стартера. Кажется, что это сделать невозможно, но бывали случаи, поверьте.
Тщательно затягивайте все винты крепления, но будьте осторожны – резьбу на них легко сорвать. Желательно все винты смазывать для того, чтобы в следующий раз было легче разбирать.

Установка

Стартер полностью собран, осталось только установить его на автомобиль.

Совет! При установке, а точнее затяжке болтов крепления стартера к двигателю затягивайте болты постепенно, чтобы избежать перекоса стартера.

Установите стартер, закрепите его стяжными болтами к двигателю.
Установите обратно «штаны» выхлопной системы.
Установите воздушный фильтр.
Подключите аккумуляторную батарею.

На этом ремонт стартера завершен. Не теряйте из виду советы из данной статьи, просмотрите вспомогательные видео, следуйте инструкциям и ваш стартер будет служить вам долго верой и правдой!

Что такое бендикс стартера? Устройство и принцип работы бендикса

Знание внутренностей автомобиля может уберечь от множества нежелательных поломок, поэтому каждый обладатель собственного транспортного средства наверняка должен располагать информацией о том, что такое бендикс стартера и принцип работы бендикса. Профессионалам он известен под названием «обгонная муфта».

Что такое бендикс стартера?

Бендикс(обгонная муфта) — это один из основных элементов стартера, который представляет собой обгонную муфту и позволяет осуществлять шестерне обороты параллельно с маховиком. Если говорить на простом языке, то это небольшой элемент, который не только сделает запуск мотора бесшумным, но и значительно продлит жизнь стартеру. Большинство непрофессионалов ошибочно полагают, что это всего лишь шестерня, помогающая маховику осуществлять вращения.

Вот так выглядит бендикс стартера

Создателем детали стал американец Винсент Бендикс, в честь которого ее и назвали. В далеком 1910 году он совершил настоящее открытие в мире техники, которое в автомобилестроении используется с 1916-го. Стоит отметить, что с тех пор принцип работы указанного узла ничуть не изменился.

Детальная схема и принцип работы бендикса

Сложно переоценить значение данного элемента, ведь без него вы вряд ли далеко заедете что на автомобиле, что на двухколесном велосипеде (здесь его называют «трещеткой»). Включен такой узел и в строение вертолетных винтов, таким образом, он помогает в запуске практически каждого механизма. Что касается железного коня, то тут деталь устанавливается в самом корпусе стартера. Свое функционирование он прекращает только после полной остановки двигателя.

На фото бендикс cтартера Бендикс cтартера в разборе

Ломается бендикс достаточно редко, поэтому его зачастую сложно обвинить в возникновении неполадок в стартере. Но, как и любая иная частичка механизма, обгонная муфта может износиться, в особенности это касается шестерни и роликов, которые берут на себя практически всю нагрузку при запуске мотора. Обнаружить проблему не составит труда – вал бендикса начинает «проскакивать», снижается скорость вращения шестерни, заставляя стартер работать «вхолостую». Сам по себе бендикс достаточно дешев и замена не отнимет много времени и денежных средств, кроме того, осуществить ее можно и самостоятельно. Для того, чтобы безопасно чувствовать себя в пути, необходимо проводить систематический осмотр обгонной муфты.

Устройство бендикса стартера

Стандартный бендикс включает в себя шестерню и особое механическое устройство, которое при раскручивании маховика защищает стартер от ударов зубьев. Если детально разобрать представленный элемент, то можно обнаружить такие детали:

ведомую обойму;
ведущую обойму;
кожух;
кольцо;
шайбу;
набор колец, в числе которых имеется и стопорное;
прижимную пружину, оснащенную роликами;
буферную пружину;
опорные чашки.

На фото бендикс стартера в поперечном разрезе: 1 – кожух; 2 – наружная обойма; 3 – ролик; 4 – плунжер; 5 – пружина; 6 – упор пружины; 7 – внутренняя обойма; 8 – шестерня привода; 9 – вал якоря стартера.

Детальная конструкция обгонной муфты(бендикса)

Принцип работы бендикса стартера

Ознакомившись с данным элементом и его стандартными составляющими, пора разобрать принцип работы бендикса стартера. В зависимости от того, какова конструкция обгонной муфты, меняются и принципы ее функционирования.

Как уже было указано выше, шестерня сцепляется с маховиком мотора внутреннего сгорания. Для того, что бы двигатель запустился, его требуется раскрутить до 50-100 оборотов в минуту. С учетом того, что стартер способен переносить лишь краткие периоды интенсивной нагрузки, то большую скорость раскрутки он и не обеспечит. Следовательно, при запуске двигателя может возникнуть определенная нагрузка, провоцирующая серьезные последствия. Бендикс подстрахует водителя в том случае, если тот не отпустил зажигание сразу, как запустился ДВС. Обгонная муфта не даст перейти крутящему моменту с мотора на стартер.

Когда крутящий момент двигателя увеличивается и становится больше чем у стартера, то муфта совершает холостые прокручивания на собственном валу. Она являет собой пару стальных плоских колец, в промежутке которых располагаются цилиндры или шарики – их подпирают пружины. Цилиндры находятся в канавках, образованных на внутреннем кольце. Специальная форма этих отверстий обеспечивает бесперебойное вращение колец в обратную сторону и их заклинивание при движении вперед.

Бендикс стартера ВАЗа

Если говорить о двухколесном транспорте, то здесь используется храповый бендикс. В специальной щербинке, на поверхности внутреннего кольца, располагается подпружиненный рычаг, а на внутренней стороне кольца, который находится снаружи, можно обнаружить заточенные зубья. Двигаясь в определенном направлении, рычаг не входит в сцепление с зубьями, а просто-напросто скользит по ним. Совершая движения в обратную сторону, он приостанавливает кольца, попадая в отверстия между зубьями.

Более простой вариант бендикса стартера подразумевает наличие наточенных шлицей, которые расположены на валу. В них и заходит муфта. Когда последняя крутится в одну сторону, то шлицы входят в твердое сцепление с ней. Если происходят движения назад, то муфта совершает свободные вращения, не попадая в шлицы.

Ремонт стартера Рено Меган 2 своими руками: фото и видео

Стартер на автомобиле играет чуть ли не самую важную роль в жизни любого автомобиля, и Рено Меган 2 поколения тому не исключение. Потому, как именно от него зависит насколько «чисто» машина будет заводиться особенно на «холодную». В этой статье мы расскажем вам, как провести замену основных частей стартера, которые зачастую и являются причинами всех проблем.

Демонтаж стартера

Для того, чтобы достать стартер из подкапотного пространства Рено Меган, придётся изрядно вспотеть и приложить не мало усилий для этого. Специально для вас в этой статье, всё описано наиболее подробно, включая видео и фото элементы.

Инструмент для работы

Для проведения работ нам потребуется следующий инструмент:

Ключ TORX T20.
Ключ на 10 и 13.
Отвертка с плоским жалом.
Молоток.
Паяльник.
Отрезок трубы или торцевая головка.
Ёмкость для бензина или очищающей жидкости.
Герметик или Термоклей.
Отрезок наждачной бумаги или напильник.
Ветошь.

Ремонт стартера и его комплектующих

Не смотря на казалось бы сложную работу, диагностировать и отремонтировать стартер своими руками можно достаточно быстро. Перед ремонтом убедитесь в том, что не исправен сам стартер, для этого можете попробовать замкнуть его контакты напрямую.

Пошаговый процесс ремонта втягивающего реле

После того как стартер в комплекте с реле снят, можно приступать непосредственно к его разбору:

В первую очередь откручиваем два болта TORX T20, с внешней стороны втягивающего реле.
Далее ключом на 13 отворачиваем одну гайку уже с внутренней стороны.
Затем уже разъединяем корпус стартера, открутив два болта на 10.
Расположение всех болтов и гаек на стартере.
Таким образом детали уже не будет ничего держать и их можно разъединять.
Сначала будем диагностировать неполадки у втягивающего реле, для этого при помощи отвёрток с плоским жалом, развальцовываем его корпус.
Развальцовываем корпус от крышки при помощи отвёртки.
На эту операцию у вас может уйти достаточно много времени.
Когда крышка поддалась, для полного снятия будут мешать два наконечника обмотки. Чтобы они не мешались отпаиваем их.
Припаянные контакты указаны стрелками.

Распространённой причиной неисправности на втягивающем реле приходятся пригоревшие контакты.

Если подобное обнаружилось, то необходимо эти контакты снять и зачистить.
Лучше всего их достать из корпуса реле.
Для этого раскусываем шайбы на болтах, достаём их, и зачищаем при помощи напильника или грубой наждачной бумагой.
Такую же работу проделываем и с планкой пружины.
Так выглядят уже очищенные контакты.
Финальным этапом в ремонте втягивающего реле будет его сборка, крепёж новых шайб и последующая обработка развальцованных краёв при помощи термоклея или герметика.
Обрабатываем герметиком всю поверхность вокруг корпуса.

Пошаговый процесс ремонта самого стартера

Когда неисправности втягивающего реле устранены, можно приступать у ремонту стартера.

В первую очередь берем ротор с коллектором, в сборе с планетарным редуктором и бендиксом.
Смотрим на состояние самого бендикса и если на его лопастях имеются задиры, то меняем его.
Если слышен шум со стороны стартера при запуске автомобиля, то причина тому — бендикс.

Обратите внимание, что менять бендикс нужно только на такой же который был установлен до этого, так как на рынке они бывают нескольких видов и есть возможность, что заранее купленная запчасть просто на просто не подойдет по креплению.

Для того, чтобы поменять бендикс необходимо при помощи небольшой трубы или торцевой головки сбить стопорное кольцо вниз.
Сбиваем стопор по направлению движения стрелок
После, снимаем внутреннее стопорное кольцо и извлекаем сам бендикс.
Внутреннее кольцо демонтируем при помощи отвёртки.
Меняем этот элемент в обратном порядке.
Обратите внимание на щёточный узел стартера, если щётки его изношены и имеют повреждения, то его необходимо также заменить.
На фото видно, как щётки могут быть изношены.

После этого очищаем все узлы и соединения, при надобности пропаиваем все контакты и соединения. После этого собираем стартер, закручиваем все болты и приводим его в изначальное состояние.

Разборка и сборка стартера Нива 2121, Нива 2131

Ремонт стартера, особенности сборки и разборки стартера нива 2121, порядок замены деталей стартера автомобиля нива 2131, ваз 2121. Диагностика схем электрооборудования автомобиля нива 2121. Инструкции по ремонту электрооборудования: генератора, стартера. Схема автомобиля нива 2131.

Очищаем стартер от грязи и устанавливаем на верстак.

Ключом «на 13» ослабляем затяжку гайки крепления провода к тяговому реле…

…и отсоединяем наконечник провода.

Для проверки тягового реле ваз 2121…

…подаем напряжение 12 В на вывод реле,…

…«минус» – на корпус, а омметр подсоединяем к контактным болтам.

При этом у исправного реле якорь должен выдвинуть обгонную муфту в окно передней крышки, а контактные болты – замкнуться. Неисправное тяговое реле заменяем новым.

Шлицевой отверткой отворачиваем три винта…

…и снимаем тяговое реле.

Из корпуса реле вынимаем шток с пружиной.

Новое тяговое реле устанавливаем в обратной последовательности.

Для дальнейшей разборки стартера нива 2131 крестообразной отверткой отворачиваем два винта…

…и снимаем крышку.

Для проверки состояния щеток отверткой отворачиваем винт крепления контактного провода…

…и, отжав отверткой пружину, извлекаем щетку.

Таким же способом извлекаем три оставшиеся щетки. Щетки, изношенные до высоты 12 мм и менее, заменяем.

Подсоединяя омметр по очереди к выводам обмоток статора, проверяем их на замыкание на корпус и на межвитковое замыкание.

При этом убедитесь, что свободные выводы обмоток изолированы от корпуса.

Поддев отверткой, снимаем стопорное кольцо.

Снимаем с вала шайбу.

Ключом «на 10» отворачиваем два стяжных болта…

…и вынимаем их.

Разъединяем части стартера ваз 2121…

…и вынимаем изоляционные трубки болтов.
Внешним осмотром проверяем состояние коллектора и обмоток. Обугливание обмоток не допускается. При незначительном обгорании коллектора зачищаем его пластины мелкой абразивной шкуркой. При сильном обгорании и износе лучше заменить якорь нива 2121. Задиры и наволакивание металла от подшипников на шейки вала якоря устраняем самой мелкой шкуркой с последующей полировкой.

Омметром проверяем обмотки якоря на короткое замыкание. Неисправный якорь заменяем.

Из крышки привода вынимаем резиновый уплотнитель.

Снимаем с оси якоря регулировочную шайбу.

Расшплинтовываем ось рычага.

Бородком выбиваем ось…

…и вынимаем якорь ваз 2131 с приводом.

Поддев отверткой, снимаем рычаг привода.

Шестерня нива 2121 привода должна легко вращаться в одну сторону и не вращаться в другую, не иметь сколов и забоин на заходной части зубьев. Изношенную шестерню или неисправную обгонную муфту меняем в сборе.

Оперев вал якоря на деревянный брусок, через ключ «на 14» сбиваем ограничительное кольцо со стопорного кольца.

Поддев отверткой, снимаем стопорное кольцо.

Снимаем с вала ограничительное кольцо и обгонную муфту в сборе с шестерней привода.

Сборку стартера проводим в обратной последовательности.

При установке ограничительного кольца (на стопорное) удобно подтянуть его раздвижными пассатижами.

Сжатым воздухом продуваем корпус и щеткодержатель нива 2131. Поводковое кольцо и контактирующие с ним пластмассовые поверхности смазываем Литолом-24. Втулки и винтовые шлицы вала якоря, а также ступицу обгонной муфты смазываем моторным маслом.

Перед соединением крышки с корпусом стартера вставляем стяжные болты в соответствующие отверстия.

Если изолированным был только один болт, изоляционную трубку при сборке стартера нива 2121 надеваем на тот, который может касаться медной шины, соединяющей обмотки статора стартера.

Чтобы установить стопорное кольцо, поджимаем якорь стартера вверх через втулку крышки со стороны привода.

Ремонт стартера ВА 2106. Разборка и ремонт стартера самому. Ремонт ВАЗ 2106

Стартер на ВАЗ 2106, как и на всех других автомобилях, устройство достаточно сложное, поэтому выход из строя одного из его компонентов может привести к полной неработоспособности самого устройства. В этом случае ремонт стартера становится неизбежным. Очень часто владельцы при любой поломке стараются не заниматься ремонтом, а купить сразу новый стартер, хотя на самом деле достаточно заменить одну из деталей и он снова будет служить как прежде.

Обслуживание втягивающего реле — чистка пятаков

Одним из симптомов пригоревших пятаков втягивающего является проблемный пуск двигателя на горячую, то есть мотор может на холодную заводиться нормально, а на прогретом двигателе стартер уже отказывается крутить.

Эта процедура очень проста и лучше всего выполнять ее при снятом устройстве с автомобиля. Для этого понадобится следующий инструмент:

Ключ рожковый на 13
Головка глубокая торцевая на 8
Вороток или трещоточная рукоятка

Необходимо сначала снять втягивающее, а затем открутить три гайки, которые наглядно показано на фото ниже:

Затем можно рукой надавить на болты, чтобы они вылезли наружу:

И после этого можно снимать крышку, что наглядно продемонстрировано ниже на картинке. Только имейте ввиду, что до конца она не снимается, так как ее держит тоненький проводок, так что будьте аккуратны, не прилагайте лишних усилий:

По центру, как видно на верхнем фото, находится медная пластина. Ее как-раз и необходимо будет почистить тонкой наждачной бумагой. Но это еще не все. Теперь берем ключ на 13 и откручиваем две гайки, чтобы вынуть те самые пятаки:

После чего с внутренней стороны их можно вынимать наружу:

Также, оба этих пятака необходимо почистить наждачной бумагой до блеска. Вот приведен результат проделанной работы:

И теперь можно все устанавливать на прежнее место в обратной последовательности.

Ремонт стартера на ВАЗ 2106. Замена щеток.

В зависимости от конструкции устройства, щетки могут быть закрыты либо крышкой, либо так называемой скобой (хомутом), как это было на моем устройстве от 2101. В любом случае сложностей не возникнет, чтобы добраться до них. В первом случае необходимо будет открутить два болтика на крышке, а во втором всего один, который стягивает хомут, как показано на фото ниже:

Когда болт откручен, хомут сам соскакивает и мы получаем доступ к щеткам:

Теперь крестовой отверткой откручиваем болт крепления щетки из любого окна (всего щеток 4 штуки):

Затем необходимо отогнуть пружинку, которая прижимает щетку, и вынуть ее рукой, либо поддеть тонкой отверткой, если идет туго:

И вот так она выглядит после изъятия из своего посадочного места:

Ту же саму операцию проводим с остальными 3-мя щетками, которые демонтируются аналогично. Установка проходит в обратной последовательности.

Как разобрать стартер ВАЗ 2106 своими руками

Ключом на 10 или головкой откручиваем две гайки на крышке:

После чего снимаем крышку со шпилек, как это показано на фотографии:

После этого можно снимать обмотку вместе с корпусом, так как ее больше ничего не держит:

Как видите выше, стартер разобран на две части: обмотка с корпусом и ротор. Чтобы заменить обмотку, понадобится ударная или силовая отвертка под ключ, чтобы открутить болты с четырех сторон корпуса, как это наглядно продемонстрировано ниже:

После чего обмотка вынимается без каких-либо проблем:

Чтобы вынуть якорь, необходимо отогнуть отверткой пластиковую скобу, которая держит его в зацеплении:

После чего он без проблем вынимается:

А чтобы снять муфту привода, необходимо тонкой отверткой поддеть стопорное кольцо:

И с легкостью снять муфту:

Вот весь процесс, который пришлось проделать, чтобы разобрать стартер на автомобиле ВАЗ 2106. Для это понадобился инструмент, которые представлен ниже на фото:

Сборку и замену всех деталей производим в обратном снятию порядке.

Как решить проблему парсинга данных JPEG в Photoshop

Резюме: Вы получаете ошибку парсинга JPEG в Photoshop? Узнайте 7 способов исправить ошибку синтаксического анализа JPEG без установки последней версии Photoshop на свой компьютер. Кроме того, узнайте о лучшем инструменте для восстановления фотографий, который может исправить изображения JPEG, которые не открываются в Photoshop из-за какой-либо ошибки.

Вы любите создавать идеальные изображения, и что может быть лучше, чем Adobe Photoshop. Однако такие ошибки, как « Не удалось выполнить ваш запрос из-за проблемы с анализом данных JPEG» , мешают вашему творчеству.

«Каждый раз, когда я пытаюсь открыть фотографию в Photoshop Elements, появляется ошибка« Не удалось выполнить ваш запрос из-за проблемы с анализом данных JPEG ». Я попытался сохранить файл в Paint и снова загрузить его в Photoshop. Тем не менее, ошибка продолжает появляться. Как это исправить? Мне действительно нужно поработать над этими фотографиями ».

« У меня проблема с открытием изображений, загруженных с Facebook, в Photoshop.Каждый раз, когда я пытаюсь, я получаю сообщение об ошибке — ‘… не удалось открыть, потому что возникла проблема с анализом данных JPEG. «Я использую Photoshop CC 2015.5.»

— Photoshop Пользователи в форуме Adobe

Не всегда ошибка программы Photoshop. Часто технические сбои в формате файла или системе могут вызывать ошибку.

Как решить проблему анализа данных JPEG в Photoshop
Ошибка синтаксического анализа JPEG появляется в Photoshop, когда пользователь пытается импортировать изображение JPEG в Photoshop.Однако Adobe очень быстро устраняет проблемы и ошибки в редакторе фотографий, например, этот.
Устранена проблема в Photoshop CC 2018 версии 19.1.4. Итак, чтобы избежать ошибки, вы должны выбрать обновления.
Но подождите … Многие из вас могут не захотеть оставлять старую версию Photoshop. Так что же делать с ошибкой парсинга JPEG в «ВАШЕЙ» версии Photoshop?
Прочтите, чтобы узнать о методах, которые помогают исправить ошибку синтаксического анализа JPEG без установки последней версии Photoshop на свой компьютер.
Методы исправления ошибки синтаксического анализа JPEG в Photoshop
Обновите свой Photoshop
Поскольку проблема синтаксического анализа данных JPEG устранена Adobe в обновлении Photoshop, идеально получить последнюю версию 19.1.4. Вы можете обновить Photoshop CC через приложение Creative Cloud для настольных ПК.
Шаги по обновлению Photoshop через Creative Cloud Desktop
Щелкните приложение Creative Cloud для настольных ПК на своем ПК / Mac
Войдите в свою учетную запись
Рисунок 1. Войдите в свою учетную запись Creative Cloud
Щелкните Apps в верхнем меню.
Щелкните Обновить кнопку , расположенную в вашем Photoshop.Завершение процесса обновления может занять несколько минут.
Если вы не хотите устанавливать последнюю версию Photoshop, воспользуйтесь другими способами устранения неполадок, чтобы исправить ошибку синтаксического анализа данных JPEG.
2. Открыть изображение JPEG в Paint
Рисунок: Выберите «Сохранить как» файл изображения JPEG в Paint
Откройте файл JPEG в Paint и нажмите «Сохранить». Теперь откройте новый файл изображения в Photoshop. Он должен работать нормально.
Кроме того, вы можете выбрать опцию «Сохранить как» и сохранить изображение в другом формате, отличном от JPEG.PNG. Далее открываем картинку в фотошопе. Он должен открыться без выдачи ошибки синтаксического анализа JPEG.
3. Внесите изменения в реестр Windows
Когда вы устанавливаете Photoshop или любую другую программу на свой компьютер, их параметры конфигурации сохраняются в реестре Windows. В реестре есть значение DWORD. Изменение целочисленного значения DWORD для Adobe Photoshop может помочь решить проблему анализа данных JPEG.
Как изменить значение DWORD в реестре Windows:
Рисунок 3: Введите «Regedit» в диалоговом окне «Выполнить».
Нажмите Window + R.Введите Regedit
Следуйте за компьютером \ HKEY_CURRENT_USER \ Software \ Adobe \ Photoshop \ 120.0 (или в любой другой папке, показанной там)
Рисунок 4: Окно редактора реестра
Добавьте DWORD в файл «OverridePhysicalMemoryMB» . Дважды щелкните файл.
Откроется диалоговое окно «Изменить значение DWORD». Проверить в шестнадцатеричной системе счисления.
Введите данные значения 4000 (рекомендуемое значение 4000-8000 для 4-8 ГБ ОЗУ)
Рисунок 5: Изменение данных значения в диалоговом окне DWORD
Нажмите OK и закройте окно Edit DWORD
Перезагрузите компьютер
Далее откройте проблемные фотографии JPEG в Photoshop
4. Открыть в другом программном обеспечении для редактирования фотографий
Если описанные выше методы не решают проблему синтаксического анализа JPEG, почему бы не дать шанс другой программе для редактирования фотографий!
Вместо того, чтобы бороться и терять изображения из-за ошибки синтаксического анализа, пропустите Adobe Photoshop и выберите другой редактор фотографий, например Adobe Lightroom, IrfanView, Gimp, Corel PaintShop Pro и т. Д., Для редактирования изображений.
5. Открыть и повернуть в программе просмотра изображений
Попробуйте один раз, открыв изображение в программе просмотра фотографий по умолчанию и повернув изображение.На самом деле это своего рода хакерский прием, который сработал для некоторых пользователей.
Рисунок 6: Поворот изображения JPEG Средство просмотра фотографий Windows
Что вам нужно сделать:
Откройте файл JPEG в средстве просмотра изображений Windows по умолчанию
Поверните изображение, щелкнув значок Повернуть, пока не вернется конфигурация по умолчанию
Закройте его, не внося никаких изменений.
Теперь откройте изображение в Photoshop, файл открывается отлично.
Без каких-либо явных причин этот хакерский прием сработал для многих пользователей.Так что нет ничего плохого в том, чтобы попытаться исправить проблему синтаксического анализа JPEG.
Совет: Сделайте снимок экрана, обрежьте ненужную часть в Paint или Photo View-er и сохраните окончательное изображение. Хотя результирующий файл изображения будет с потерями, чем исходное изображение. Однако вы можете открыть его в Photoshop и избежать ошибки синтаксического анализа JPEG.
6. Импорт / экспорт фотографий из загрузок (для пользователей Mac)
Отчеты форума Adobe, некоторые пользователи Mac исправили ошибку синтаксического анализа данных JPEG путем импорта и экспорта изображения в приложении «Фотографии».Вы также можете попробовать то же самое.
Выполните следующие шаги на своем компьютере Mac:
Загрузите изображение в папку «Загрузки»
Откройте программу «Фотографии» на Mac
Перейдите в меню «Файл» , и прокрутите вниз до «Импорт»
Когда откроется окно, перейдите в папку «Загрузки» , в которой вы сохранили свою фотографию, и нажмите на фотографию, которая выдает ошибку JPEG.
Теперь вернитесь к «Файл» и щелкните «Экспорт »
Когда откроется окно, щелкните «Тип файла » и измените JPEG на TIFF
Щелкните «Экспорт»
Щелкните место, в которое вы хотите сохранить файл
Снова нажмите «Экспорт»
Теперь откройте этот сохраненный файл изображения в Photoshop на вашем Mac.Проблема не должна возникать снова.
7. Используйте инструмент для восстановления фотографий
Не удается открыть файл изображения JPEG даже в другом фоторедакторе или программе просмотра фотографий? Скорее всего, ваши фотографии повреждены. Единственное решение — отремонтировать их с помощью профессионального программного обеспечения для восстановления Jpeg , такого как Stellar Repair for Photo.
Программное обеспечение устраняет такие проблемы, как поврежденный заголовок, данные JPEG, недопустимая структура файла JPEG, недопустимый маркер JPEG и т. Д., широко используемое для исправления нескольких проблем с JPEG, программное обеспечение доступно как для компьютеров Windows, так и для Mac.
Действия по восстановлению поврежденной фотографии
Шаг 1: Загрузите, установите и запустите пробную * версию Stellar Repair for Photo на свой ПК или Mac
Шаг 2: Нажмите Добавить файл . В диалоговом окне найдите и добавьте поврежденные файлы изображений
Шаг 3: Нажмите Восстановить , чтобы начать процесс.
Шаг 4. После завершения процесса восстановления просмотрите фотографии перед сохранением.Затем нажмите Сохранить восстановленные файлы
* Пробная программа сканирует носитель и показывает предварительный просмотр всех восстанавливаемых файлов. Убедившись в эффективности, вы можете сохранить восстанавливаемые файлы, активировав программное обеспечение.
Посмотрите видео, чтобы восстановить поврежденные или поврежденные фотографии
Завершение
Adobe исправила ошибку « Не удалось выполнить ваш запрос из-за проблемы с анализом данных JPEG». в Photoshop CC 2018 версии 19.1.4. Таким образом, обновление Photoshop — лучшее решение для исправления ошибки.
Однако, если вы не хотите расставаться со своей старой версией Photoshop, попробуйте любой из этих способов — откройте и сохраните фотографию в MS Paint, измените значение реестра Windows, поверните изображение в программе просмотра фотографий Windows по умолчанию или исключительно для пользователей Mac. , импортируйте и экспортируйте изображения из папки «Загрузки».
Если ваше изображение не открывается в каком-либо другом фоторедакторе или программе просмотра фотографий, это означает, что проблема связана с файлом изображения, который мог быть поврежден.Используйте инструмент для восстановления фотографий, например Stellar Repair for Photo, чтобы устранить проблему.
Надеюсь, этот пост был полезным. Поделитесь с другими читателями в поле для комментариев ниже, как вы исправили ошибку синтаксического анализа данных JPEG в Photoshop.
Учебное пособие по обработке изображений из облачного хранилища
Настройка параметров gcloud по умолчанию
Чтобы настроить gcloud со значениями по умолчанию для службы Cloud Run:
Установите проект по умолчанию:
gcloud config set project PROJECT_ID
Замените PROJECT_ID именем проекта, для которого вы создали этот учебник.
Настройте gcloud для выбранного региона:
gcloud config set run / region REGION
Замените REGION поддерживаемым Cloud Run область на ваш выбор.
локаций Cloud Run
Cloud Run является региональным, что означает инфраструктуру, запускает ваши службы Cloud Run, находится в определенном регионе и управляемый Google, чтобы быть доступным с избыточностью через все зоны в этом регионе.
Удовлетворение ваших требований к задержке, доступности или надежности являются первостепенными факторы для выбора региона, в котором работают ваши сервисы Cloud Run. Обычно вы можете выбрать регион, ближайший к вашим пользователям, но вы должны учитывать расположение другого Google Cloud продукты, которые используются вашей службой Cloud Run. Совместное использование продуктов Google Cloud в нескольких местах может повлиять на задержка вашего сервиса, а также стоимость.
Cloud Run доступен в следующих регионах:
В соответствии с ценами Уровня 1
азия-восток1 (Тайвань)
азия-северо-восток1 (Токио)
азия-северо-восток2 (Осака)
европа-север2 (Финляндия) Низкий CO ₂
европа-запад1 (Бельгия) Низкий CO ₂
европа-запад4 (Нидерланды)
us-central1 (Айова) Низкий CO ₂
us-east1 (Южная Каролина)
us-east4 (Северная Вирджиния)
us-west1 (Орегон) Низкий CO ₂
В соответствии с ценами Уровня 2
азия-восток2 (Гонконг)
asia-northeast3 (Сеул, Южная Корея)
азия-юго-восток1 (Сингапур)
азия-юго-восток2 (Джакарта)
asia-south2 (Мумбаи, Индия)
asia-south3 (Дели, Индия)
австралия-юго-восток1 (Сидней)
австралия-юго-восток2 (Мельбурн)
europe-central2 (Варшава, Польша)
europe-west2 (Лондон, Великобритания)
europe-west3 (Франкфурт, Германия)
европа-запад6 (Цюрих, Швейцария) Низкий CO ₂
Северная Америка-Северо-Восток1 (Монреаль) Низкий CO ₂
Северная Америка-Северо-Восток2 (Торонто)
Южная Америка-Восток1 (Сан-Паулу, Бразилия) Низкий CO ₂
us-west2 (Лос-Анджелес)
us-west3 (Лас-Вегас)
us-west4 (Солт-Лейк-Сити)
Если вы уже создали службу Cloud Run, вы можете просмотреть область на панели управления Cloud Run в Облачная консоль.
хорошо
Понимание последовательности операций
Поток данных в этом руководстве состоит из следующих шагов:
Пользователь загружает изображение в корзину Cloud Storage.
Cloud Storage публикует сообщение о новом файле в Pub / Sub.
Pub / Sub отправляет сообщение в Cloud Run служба.
Служба Cloud Run извлекает файл изображения, указанный в Сообщение Pub / Sub.
Служба Cloud Run использует Cloud Vision API для анализа изображения.
Если обнаружен контент с насилием или взрослым, сервис Cloud Run использует ImageMagick, чтобы размыть изображение.
Сервис Cloud Run загружает размытое изображение в другой Сегмент Cloud Storage для использования.
Последующее использование размытого изображения оставляем читателю в качестве упражнения.
Настройка сегментов облачного хранилища
Создайте корзину Cloud Storage для загрузки изображений, где INPUT_BUCKET_NAME — глобально уникальное имя корзины:
gsutil mb gs: // INPUT_BUCKET_NAME
Служба Cloud Run только читает из этого сегмента.
Создайте вторую корзину облачного хранилища для получения размытых изображений, где BLURRED_BUCKET_NAME — глобально уникальное имя сегмента:
gsutil mb gs: // BLURRED_BUCKET_NAME
Служба Cloud Run загружает размытые изображения в эту корзину. С использованием отдельная корзина предотвращает повторный запуск службы обработанных изображений.
На следующих шагах вы создадите и развернете службу, которая обрабатывает уведомление о загрузке файлов на INPUT_BUCKET_NAME .Ты включаешь доставка уведомлений после развертывания и тестирования сервиса, чтобы избежать преждевременного вызов новой службы.
Изменение кода примера учебника Pub / Sub
Это руководство основано на коде, собранном в Использование учебника Pub / Sub. Если вы еще не прошли это руководство, сделайте это сейчас, пропуская очистку. шаги, затем вернитесь сюда, чтобы добавить режим обработки изображения.
Добавление кода обработки изображения
Код обработки изображения отделен от обработки запросов для удобства чтения и простота тестирования.Чтобы добавить код обработки изображения:
Перейдите в каталог с примером кода учебника Pub / Sub.
Добавьте код для импорта зависимостей обработки изображений, включая библиотеки, в интегрироваться с сервисами Google Cloud, ImageMagick и файловой системой.
Node.js
Откройте новый файл image.js в своем редакторе и скопируйте следующее:
Python
Откройте новый образ .py в своем редакторе и скопируйте следующее:
Идти
Откройте новый файл imagemagick / imagemagick.go в вашем редакторе и скопируйте в следующий:
Джава
Откройте новый файл src / main / java / com / example / cloudrun / ImageMagick.java в ваш редактор и скопируйте следующее:
Добавьте код для получения сообщения Pub / Sub в качестве объекта события и управления Обработка изображения.
Событие содержит данные о первоначально загруженном изображении. Этот код определяет, нужно ли размыть изображение, проверяя результаты Анализ Cloud Vision на предмет насилия или содержания для взрослых.
Получить указанное изображение из входной корзины Cloud Storage созданный выше, используйте ImageMagick для преобразования изображения с эффектом размытия и загрузить результат в выходной сегмент.
Интеграция обработки изображений в пример кода Pub / Sub
Чтобы изменить существующую службу, включив в нее код обработки изображений:
Добавьте новые зависимости для вашего сервиса, включая Cloud Vision и Клиентские библиотеки Cloud Storage:
Узел.js
npm install --save gm @ google-cloud / storage @ google-cloud / vision
Python
Добавьте необходимые клиентские библиотеки, чтобы ваш файл requirements.txt выглядел примерно так:
Идти
Пример приложения go использует модули go, новые зависимости, добавленные выше при импорте imagemagick / imagemagick.go Оператор будет автоматически загружен следующей командой, которая в них нуждается.
Джава
Добавьте следующую зависимость в в pom.xml : Добавьте следующие зависимости в в pom.xml :
Добавьте системный пакет ImageMagick в свой контейнер, изменив Dockerfile под оператором FROM .Если вы используете «многоступенчатый» Dockerfile, поместите это на заключительный этап.
Debian / Ubuntu Альпийский
Подробнее о работе с системными пакетами в службе Cloud Run в учебнике Использование системных пакетов.
Замените существующий код обработки сообщений Pub / Sub вызовом функции нашей новой логики размытия.
Node.js
Файл app.js определяет приложение Express.js и подготавливает полученные сообщения Pub / Sub к использованию.Сделайте следующие изменения:
Добавьте код для импорта нового файла image.js
Удалите существующий код «Hello World» из маршрута
Добавьте код для дальнейшей проверки сообщения Pub / Sub
Добавьте код для вызова новой функции обработки изображений
Когда вы закончите, код будет выглядеть так:
Python
Файл main.py определяет приложение Flask и подготавливает полученные сообщения Pub / Sub к использованию.Сделайте следующие изменения:
Добавьте код для импорта нового файла image.py
Удалите существующий код «Hello World» из маршрута
Добавьте код для дальнейшей проверки сообщения Pub / Sub
Добавьте код для вызова новой функции обработки изображений
Когда вы закончите, код будет выглядеть так:
Идти
Файл main.go определяет службу HTTP и подготавливает полученные сообщения Pub / Sub к использованию.Сделайте следующие изменения:
Добавьте код для импорта нового файла imagemagick.go
Удалить существующий код «Hello World» из обработчика
Добавьте код для дальнейшей проверки сообщения Pub / Sub
Добавьте код для вызова новой функции обработки изображений
Джава
Файл PubSubController.java определяет контроллер, который обрабатывает HTTP-запросы и подготавливает полученные сообщения Pub / Sub к использованию.Сделайте следующие изменения:
Добавить новый импорт
Удалить существующий код «Hello World» с контроллера
Добавьте код для дальнейшей проверки сообщения Pub / Sub
Добавьте код для вызова новой функции обработки изображений
Скачивание полного образца
Чтобы получить полный образец кода обработки изображений для использования:
Клонировать репозиторий примера приложения на локальный компьютер:
Узел.js
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
В качестве альтернативы вы можете скачать образец в виде zip-файла и распакуйте его.
Python
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
В качестве альтернативы вы можете скачать образец в виде zip-файла и распакуйте его.
Идти
git clone https: // github.com / GoogleCloudPlatform / golang-samples.git
В качестве альтернативы вы можете скачать образец в виде zip-файла и распакуйте его.
Джава
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
В качестве альтернативы вы можете скачать образец в виде zip-файла и распакуйте его.
Перейдите в каталог, содержащий пример кода Cloud Run:
Узел.js
компакт-диск nodejs-docs-samples / run / image-processing /
Python
компакт-диск python-docs-samples / run / image-processing /
Идти
cd golang-samples / run / image-processing /
Джава
cd java-docs-samples / run / image-processing /
Доставка код
Код доставки состоит из трех этапов: создание образа контейнера с Cloud Build, загрузка образа контейнера в Реестр контейнеров и развертывание образа контейнера в Cloud Run.
Для отправки кода:
Создайте свой контейнер и опубликуйте его в Реестре контейнеров:
Node.js
gcloud builds submit --tag gcr.io/ PROJECT_ID / pubsub
Где PROJECT_ID — это идентификатор вашего проекта GCP, а pubsub — это имя, которое вы хотите дать своей службе.
В случае успеха вы увидите сообщение УСПЕХ, содержащее идентификатор, создание время и имя изображения. Образ хранится в Реестре контейнеров и может быть при желании можно использовать повторно.
Python
gcloud builds submit --tag gcr.io/ PROJECT_ID / pubsub
Где PROJECT_ID — это идентификатор вашего проекта GCP, а pubsub — это имя, которое вы хотите дать своей службе.
В случае успеха вы увидите сообщение УСПЕХ, содержащее идентификатор, создание время и имя изображения. Образ хранится в Реестре контейнеров и может быть при желании можно использовать повторно.
Идти
gcloud строит submit --tag gcr.io / PROJECT_ID / pubsub
Где PROJECT_ID — это идентификатор вашего проекта GCP, а pubsub — это имя, которое вы хотите дать своей службе.
В случае успеха вы увидите сообщение УСПЕХ, содержащее идентификатор, создание время и имя изображения. Образ хранится в Реестре контейнеров и может быть при желании можно использовать повторно.
Джава
В этом примере используется Jib для сборки Образы Docker с использованием общих инструментов Java. Jib оптимизирует сборку контейнеров без необходимость в Dockerfile или наличие Docker установлен.Узнайте больше о создании контейнеров Java с помощью Jib.
Используя Dockerfile, настройте и создайте базовый образ с системой пакеты, установленные для переопределения базового образа Jib по умолчанию:
gcloud строит submit --tag gcr.io/ PROJECT_ID / imagemagick
Где PROJECT_ID — идентификатор вашего проекта GCP.
Используйте помощник по учетным данным gcloud чтобы разрешить Docker отправлять сообщения в реестр контейнеров.
gcloud auth configure-docker
Создайте свой последний контейнер с помощью Jib и опубликуйте его в Реестре контейнеров:
mvn компилировать jib: build \ -Dimage = gcr.io / PROJECT_ID / pubsub \ -Djib.from.image = gcr.io / PROJECT_ID / imagemagick
Где PROJECT_ID — идентификатор вашего проекта GCP.
Выполните следующую команду, чтобы развернуть службу с тем же именем службы. вы использовали в учебнике по использованию Cloud Pub / Sub:
Узел.js
gcloud запустить deploy pubsub-tutorial --image gcr.io/ PROJECT_ID / pubsub --set-env-vars = BLURRED_BUCKET_NAME = BLURRED_BUCKET_NAME --no-allow-unauthenticated
Python
gcloud запустить deploy pubsub-tutorial --image gcr.io/ PROJECT_ID / pubsub --set-env-vars = BLURRED_BUCKET_NAME = BLURRED_BUCKET_NAME --no-allow-unauthenticated
Идти
gcloud запустить deploy pubsub-tutorial --image gcr.io / PROJECT_ID / pubsub --set-env-vars = BLURRED_BUCKET_NAME = BLURRED_BUCKET_NAME --no-allow-unauthenticated
Джава
gcloud запустить deploy pubsub-tutorial --image gcr.io/ PROJECT_ID / pubsub --set-env-vars = BLURRED_BUCKET_NAME = BLURRED_BUCKET_NAME --memory 512M --no-allow-unauthenticated
Замените PROJECT_ID на свой идентификатор проекта GCP. pubsub — это имя контейнера, а pubsub-tutorial — имя службы.Обратите внимание, что образ контейнера развернут в службе и регион (Cloud Run), который вы настроили ранее в Настройка параметров gcloud по умолчанию.
Замените BLURRED_BUCKET_NAME на свою корзину Cloud Storage, которую вы созданный ранее для получения размытых изображений для установки переменной окружения.
Флаг --no-allow-unauthenticated ограничивает неаутентифицированный доступ к служба. Сохраняя конфиденциальность сервиса, вы можете положиться на Автоматическая интеграция с Pub / Sub в Cloud Run для аутентификации Запросы.См. Интеграция с Pub / Sub для подробнее о том, как это настроено. Видеть Управление доступом для получения дополнительных сведений о Аутентификация на основе IAM.
Дождитесь завершения развертывания: это может занять около получаса. В случае успеха в командной строке отображается URL-адрес службы.
Включение уведомлений из облачного хранилища
Настроить облачное хранилище для публикации сообщения в теме Pub / Sub всякий раз, когда файл (известный как объект) загружается или изменяется. Отправить уведомление для ранее созданной темы, поэтому любая загрузка нового файла будет вызывать сервис.
уведомление gsutil create -t myRunTopic -f json gs: // INPUT_BUCKET_NAME
Команда gsutil устанавливается как часть Cloud SDK. myRunTopic — это тему, которую вы создали в предыдущем уроке.
Замените INPUT_BUCKET_NAME именем, которое вы использовали при создал ведра.
Дополнительные сведения об уведомлениях сегментов хранилища см. В уведомления об изменении объекта.
Пробуем
Загрузите оскорбительное изображение, например, это изображение зомби-плотоядных:
gsutil cp zombie.jpg gs: // INPUT_BUCKET_NAME
, где INPUT_BUCKET_NAME — это созданная вами корзина облачного хранилища. ранее для загрузки изображений.
Перейдите к журналам обслуживания:
Перейдите на страницу Cloud Run в Google Cloud Console
Щелкните службу pubsub-tutorial .
Выберите вкладку Журналы . Для появления журналов может потребоваться некоторое время. Если вы не видите их сразу, проверьте еще раз через несколько секунд.
Найдите сообщение Blurred image: zombie.png .
Вы можете просматривать размытые изображения в облачном хранилище BLURRED_BUCKET_NAME ведро, которое вы создали ранее: найдите ведро в Страница облачного хранилища в Google Cloud Console
Изображение — Eleventy, более простой генератор статических сайтов.
Breadcrumbs:
Утилита низкого уровня для выполнения преобразования изображения во время построения как для векторных, так и для растровых изображений.Выводите несколько размеров, сохраняйте несколько форматов, кешируйте удаленные изображения локально. Использует процессор резкого изображения.
Вы полностью контролируете свой HTML — этот плагин не создает разметки. Используйте с или или CSS background-image или другими! Отлично работает, чтобы добавить к вашим изображениям ширины и высоты ! Не требует и не полагается на расширения файлов (например, .png или .jpg ) в URL-адресах или локальных файлах, которые могут отсутствовать или быть неточными.
Принимает: jpeg , png , webp , gif , tiff , avif New in Image 0.6.0 и svg .
Выводит несколько размеров с сохранением исходного соотношения сторон. Никогда не масштабируйте растровые изображения больше исходного размера (если не используется вход SVG).
Выводить несколько форматов, поддерживает: jpeg , png , webp , avif Новое в изображении 0.6.0 и svg (требуется ввод SVG)
Получение метаданных о ваших новых изображениях (см. Образец вернуть объект).
Сохранение удаленных образов локально с помощью eleventy-cache-assets .
Используйте локальные изображения в вашем HTML, чтобы предотвратить неработающие URL-адреса изображений.
Управляет продолжительностью кеширования.
Выполняется дедупликация и кэширование повторных вызовов с использованием того же исходного изображения и тех же параметров вывода. Новое в Image 0.7.0
Управление параллелизмом плагинов.
eleventy-img на GitHub
№ установки
npm install --save-dev @ 11ty / eleventy-img
Использование #
Эта утилита возвращает обещание и лучше всего работает с async. дружественными функциями, фильтрами, шорткодами.Он может также работать с в синхронных средах (синхронное использование).
Имя файла .eleventy.js
const Image = require ("@ 11ty / eleventy-img"); (async () => { let url = "https://images.unsplash.com/photo-1608178398319-48f814d0750c"; let stats = await Image (url, { widths: [300] })); console.log (статистика); }) ();
Здесь происходят три вещи:
Если первый аргумент — это полный URL (а не путь к локальному файлу), мы загружаем удаленное изображение и кэшируем его локально с помощью подключаемого модуля Cache.Этот кешированный оригинал затем используется для продолжительности кеширования, чтобы избежать множества сетевых запросов.
Из этого кэшированного полноразмерного оригинала создаются изображения для каждого формата и ширины, в данном случае: ./img/6dfd7ac6-300.webp и ./img/6dfd7ac6-300.jpeg .
Объект метаданных заполняется и возвращается, описывая эти новые изображения:
{ webp: [ { формат: 'webp', width: 300, height: 300, filename: '6dfd7ac6-300 .webp ', outputPath:' img / 6dfd7ac6-300.webp ', url:' /img/6dfd7ac6-300.webp ', sourceType:' image / webp ', srcset:' / img / 6dfd7ac6-300. webp 300w ', size: 10184 } ], jpeg: [ { format:' jpeg ', width: 300, height: 300, filename:' 6dfd7ac6-300.jpeg ', outputPath: 'img / 6dfd7ac6-300.jpeg', url: '/img/6dfd7ac6-300.jpeg', sourceType: 'image / jpeg', srcset: '/img/6dfd7ac6-300.jpeg 300w', размер : 15616 } ] }
Вот выходные изображения, один webp и один jpeg:
Ширина вывода #
Управляет количеством создаваемых изображений для каждого формата изображения.Соотношение сторон сохраняется.
ширины: [null] (по умолчанию, сохранить исходную ширину)
ширины: [200] (выводить одну ширину 200 пикселей)
ширины: [200, null] (вывод 200 пикселей и исходная ширина)
Форматы вывода #
Используйте практически любую их комбинацию:
форматы: ["webp", "jpeg"] (по умолчанию)
форматы: ["png"]
форматы: [null] (сохранить исходный формат) Новое в изображении 0.4.0
форматы: ["svg"] (требуется ввод SVG) Новое в изображении 0.4.0
форматы: ["avif"] Новое в изображении 0.6.0
URL-путь #
Путь -prefix-esque каталог для атрибута . например / img / для :
urlPath: "/ img /" (по умолчанию)
Выходной каталог #
Куда писать новый изображения на диск.Относительный к проекту путь к каталогу выходного изображения. Может быть, вы хотите записать их напрямую в выходной каталог (например, ./_site/img/ )?
outputDir: "./img/" (по умолчанию)
Локальное кэширование удаленных изображений Новое в образе 0.3.0 #
Для любого первого аргумента полного URL-адреса этого подключаемого модуля полноразмерное удаленное изображение будет загружены и кэшированы локально. Просмотреть все соответствующие параметры eleventy-cache-assets .
{ cacheOptions: { продолжительность: "1д", каталог: ".cache ", removeUrlQueryParams: false, }, }
Пропустить растровые форматы для SVG Новое в изображении 0.4.0 #
При использовании вывода SVG (входной формат SVG и svg добавляется к вашему форматы массив), мы пропустим все растровые форматы, даже если они находятся в формате . Это может быть полезно в рабочем процессе, управляемом CMS, когда ввод может быть векторным или растровым.
svgShortCircuit: false (по умолчанию)
svgShortCircuit: true
Разрешить масштабирование SVG Новое в образе 0.4.0 #
Хотя мы не допускаем апскейлинга растровых изображений (и фильтруем апскейлинг ширины на выходе), вы можете дополнительно включить SVG-вход для апскейлинга до больших размеров при преобразовании в растровый формат.
svgAllowUpscale: true (по умолчанию)
svgAllowUpscale: false
Используйте это в своих шаблонах #
Новое в Image 0.7.2 Функция generateHTML доступна в Eleventy Image v0.7.2 или более поздней версии.
Имя файла .eleventy.js
const Image = require ("@ 11ty / eleventy-img"); асинхронная функция imageShortcode (src, alt, sizes) { let metadata = await Image (src, { widths: [300, 600], форматы : ["avif", "jpeg"] }); let imageAttributes = { alt, sizes, loading: "lazy", decoding: async, }; вернуть Image.generateHTML (метаданные, imageAttributes); } module.exports = function (eleventyConfig) { eleventyConfig.addNunjucksAsyncShortcode ("изображение", imageShortcode); eleventyConfig.addLiquidShortcode ("изображение", imageShortcode); eleventyConfig.addJavaScriptFunction ("изображение", imageShortcode); };
Вам разрешен только один модуль .exports в вашем файле конфигурации! Если он уже существует, скопируйте его содержимое в существующую функцию module.exports .
Новое в Image 0.7.3 Вы можете использовать опцию whitespaceMode , чтобы убрать пробелы из вывода элемента (обязательное условие для использования в файлах уценки).
асинхронная функция imageShortcode (src, alt, sizes) { return Image.generateHTML (метаданные, imageAttributes, { whitespaceMode: "inline" }); }
Имя файла .eleventy.js
const Image = require ("@ 11ty / eleventy-img"); async function imageShortcode (src, alt) { if (alt === undefined) { throw new Error (`Отсутствует \` alt \ `на myImage из: $ {src}`); } let metadata = await Image (src, { ширины: [600], форматов: ["jpeg"] }); пусть данные = метаданные.jpeg [metadata.jpeg.length - 1]; return ``; } module.exports = function (eleventyConfig) { eleventyConfig.addNunjucksAsyncShortcode ("изображение", imageShortcode); eleventyConfig.addLiquidShortcode ("изображение", imageShortcode); eleventyConfig.addJavaScriptFunction ("изображение", imageShortcode); };
Вам разрешен только один модуль .exports в вашем файле конфигурации! Если он уже существует, скопируйте его содержимое в существующий модуль .экспортирует функцию .
Имя файла .eleventy.js
const Image = require ("@ 11ty / eleventy-img"); асинхронная функция imageShortcode (src, alt, sizes = "100vw") { if (alt === undefined) { throw new Error (`Отсутствует \` alt \ `в ответном изображении из: $ {src}`); } let metadata = await Image (src, { ширины: [300, 600], форматов: ['webp', 'jpeg'] }); let lowsrc = metadata.jpeg [0]; пусть highsrc = метаданные.jpeg [metadata.jpeg.length - 1]; return ` $ {Object.values (метаданные) .map (imageFormat => { return` `; }). join ("\ n")} src = "$ {lowsrc.url}" width = "$ {highsrc.width} " height =" $ {highsrc.height} " alt =" $ {alt} " loading =" lazy " decoding =" async "> `; } модуль.export = function (eleventyConfig) { eleventyConfig.addNunjucksAsyncShortcode ("изображение", imageShortcode); eleventyConfig.addLiquidShortcode ("изображение", imageShortcode); eleventyConfig.addJavaScriptFunction ("изображение", imageShortcode); };
Вам разрешен только один модуль .exports в вашем файле конфигурации! Если он уже существует, скопируйте его содержимое в существующую функцию module.exports .
Теперь вы можете использовать его в своих шаблонах:
Имя файла sample.njk
{% image "./src/images/cat.jpg", "фотография моей кошки"%} {% image "./src/images/cat.jpg", "фотография моей кошки", "(min-width: 30em) 50vw, 100vw"%}
Запятая между аргументами — , требуется в шаблонах Nunjucks.
Имя файла sample.liquid
{% image "./src/images/cat.jpg", "фотография моей кошки"%} {% image "./src/images/cat.jpg", "фото моей кошки", "(min-width: 30em) 50vw, 100vw"%}
Запятая между аргументами — (необязательно) в шаблонах Liquid.
Имя файла sample.11ty.js
module.exports = function () { return ` $ {await this.image (" ./ src / images / cat.jpg "," фотография моего cat "," (min-width: 30em) 50vw, 100vw ")} `; };
И у вас будет сгенерирован соответствующий HTML-код (на основе указанных вами параметров изображения).
Синхронное использование #
Используйте Image.statsSync для получения метаданных источника, даже если создание образа
еще не завершено:
Имя файла .eleventy.js
const Image = require ("@ 11ty / eleventy-img"); function imageShortcode (src, cls, alt, sizes, width) { let options = { widths: widths, форматов: ['jpeg'], }; Изображение (src, options); let imageAttributes = { class: cls, alt, sizes, loading: "lazy", decoding: "async", }; метаданные = Image.statsSync (src, options); вернуть Image.generateHTML (метаданные, imageAttributes); } модуль.export = function (eleventyConfig) { eleventyConfig.addNunjucksShortcode ("myImage", imageShortcode); }
Расширенное управление процессором изображений Sharp #
Дополнительные параметры для передачи конструктору Sharp или конвертеру формата изображения Sharp для webp, png, jpeg или avif.
SharpOptions: {} Новое в изображении 0.4.0
SharpWebpOptions: {} Новое в изображении 0.4.2
sharpPngOptions: {} Новое в изображении 0.4.2
SharpJpegOptions: {} Новое в изображении 0.4.2
SharpAvifOptions: {} Новое в изображении 0.6.0
Пользовательские имена файлов Новое в Image 0.4.0 #
Не нравятся эти хэш-идентификаторы ? Сделать свой собственный!
{ filenameFormat: function (id, src, width, format, options) { return `$ {id} - $ {width}. $ {Format}`; } }
Пример настраиваемого имени файла: используйте исходный ярлык файла
const path = require ("path"); const Image = require ("@ 11ty / eleventy-img"); await Image ("./test/bio-2017.jpg ", { widths: [300], форматов: [null], filenameFormat: function (id, src, width, format, options) { const extension = path.extname (src ); const name = path.basename (src, extension); return `$ {name} - $ {width} w. $ {Format}`; } });
In-Memory Cache Новое в образе 0.7.0 #
Чтобы предотвратить дублирование работы и повысить производительность сборки, повторные вызовы одного и того же исходного образа (удаленного или локального) с теми же параметрами будут возвращать кэшированный объект результатов.Если запрос выполняется, будет возвращено ожидающее обещание. Этот кеш в памяти будет поддерживаться во всех сборках в режиме наблюдения / обслуживания.
Изображения будут регенерированы (и кеш игнорируется), если:
Размер файла исходного изображения изменяется (в локальных файлах изображений)
Срок действия ресурса кэша истекает (для удаленных изображений).
Вы можете отключить это поведение, используя логический параметр useCache :
useCache: true (по умолчанию)
useCache: false для обхода кеша и создания нового образа каждый раз.
Примеры #
Пример повторного использования кэша в памяти (возвращает то же обещание)
Имя файла .eleventy.js
const Image = require ("@ 11ty / eleventy-img"); (async () => { let stats1 = Image ("./ test / bio-2017.jpg"); let stats2 = Image ("./ test / bio-2017.jpg"); console. assert (stats1 === stats2, «То же обещание»); }) ();
Пример кеширования в памяти (возвращает новое обещание с разными параметрами)
Имя файла .eleventy.js
const Image = require ("@ 11ty / eleventy-img"); (async () => { let stats1 = Image ("./ test / bio-2017.jpg"); let stats2 = Image ("./ test / bio-2017.jpg", {ширина: [300 ]}); console.assert (stats1! == stats2, «Другое обещание»); }) ();
Сухой прогон Новое в образе 0.7.0 #
Если вы хотите опробовать его и не записывать никаких файлов (полезно для тестирования), используйте опцию dryRun .
dryRun: false (по умолчанию)
dryRun: true
Изменить глобальный параллелизм плагинов #
const Image = require ("@ 11ty / eleventy-img"); Изображение.параллелизм = 4;
Другие страницы в плагинах:
python 3.5 — Разбор текста в словаре
Можно разделить по образцу разделителя \ r \ n \ r \ n +
Использование модулей re и pprint : pprint (re.split ('\ r \ n \ r \ n +', your_dict ['base'])) генерирует:
['Заказчик: «У меня большая проблема. Ты мне голову отрубил!»', 'Я: «Прости? Как я тебе голову отрезал?»', '(Покупатель показывает мне явно сделанную мной фотографию, с верхней частью своего' ' голова удалена.) ', 'Я: «Сэр, похоже, это так и было принято».', 'Клиент: "Нет, это было не так! Моя голова была там, когда я взял это. Я' 'Конечно!"', 'Я: "Хорошо, дай мне посмотреть твою карту памяти... "', '(Покупатель передает его мне, и я иду в лабораторию и поднимаю его на компьютер. Конечно, на снимке он сам отрубил себе голову.) ', 'Я: «Сэр, это весь образ, и макушка вашей головы не на нем».', 'Клиент: "Но это ЦИФРОВОЙ, не можете ли вы это исправить?"', 'Я: "Нельзя создать что-то из ничего."', 'Клиент: «Но ... но ... но ... мне нужно фото для сайта знакомств!»', 'Я: «Дай мне фотоаппарат и иди туда».', 'Клиент: * взволнован * "Черт возьми! Ты можешь быть моим шафером!"', 'Я: "Карты с благодарностью будет достаточно."', (Пропустите 9 месяцев...) ', 'Покупательница: "Ваше имя ***?"', 'Я: "Да, чем могу помочь?"', 'Женщина-покупательница: "Мой муж хотел, чтобы это было вам". * протягивает мне руку ' 'конверт*', "(Я открываю конверт и, конечно же, там благодарственная открытка с" фотография его и его жены.Он на самом деле женился и отправил ее с 'карта!)']
Теперь вы можете распечатать этот массив построчно в PDF, используя модуль pyPdf, с хорошим шрифтом по вашему выбору — достигая вида выше + -.
Вам нужно будет добавить дополнительный код для добавления некоторого форматирования, например, курсив выше; например.: Все, что перед : , должно быть выделено жирным шрифтом, а любая строка, содержащая ) (, должна быть выделена курсивом.
)
gatsby-image | Gatsby
⚠️ Этот пакет устарел
Пакет gatsby-image объявлен устаревшим.Новый плагин изображений Gatsby имеет лучшую производительность, новые интересные функции и более простой API. См. Руководство по миграции, чтобы узнать, как выполнить обновление.
Быстрые, оптимизированные изображения без работы.
gatsby-image — это компонент React, специально разработанный для бесперебойной работы с Запросы Gatsby GraphQL. Он сочетает в себе Собственная обработка изображений Гэтсби возможности с расширенными методами загрузки изображений, чтобы легко и полностью оптимизировать загрузку изображений для ваших сайтов. gatsby-image использует Гэтсби-плагин-острый чтобы преобразовать его образ.
Примечание. Gatsby-image — это , а не , заменяющий . Его оптимизирован для изображений с фиксированной шириной / высотой и изображений, которые растягиваются на всю ширину контейнера. Некоторые способы использования не работают с gatsby-image.
Демо
Содержание
Проблема
Большие неоптимизированные изображения значительно замедляют работу вашего сайта.
Но создание оптимизированных изображений для веб-сайтов долгое время было сложной проблемой.В идеале вы бы:
Измените размер больших изображений до размера, необходимого для вашего дизайна.
Создавайте несколько изображений меньшего размера, чтобы не загружать смартфоны и планшеты. изображения размером с рабочий стол.
Удалите все ненужные метаданные и оптимизируйте сжатие JPEG и PNG.
Эффективная отложенная загрузка изображений для ускорения начальной загрузки страницы и экономии полосы пропускания.
Используйте технику «размытия» или «Отслеживаемый заполнитель» SVG в показать предварительный просмотр изображения во время его загрузки.
Удерживайте изображение таким образом, чтобы ваша страница не прыгала во время загрузки изображения.
Делать это последовательно на сайте кажется задачей, которая никогда не может быть завершена. Вы вручную оптимизируйте свои изображения, а затем … несколько изображений меняются местами в последнюю минуту или изменение дизайна уменьшает ширину ваших изображений на 100 пикселей.
Большинство решений требуют большого количества ручного труда и бухгалтерского учета, чтобы гарантировать, что каждый изображение оптимизировано.
Это не идеально. Оптимизированные изображения должны быть простыми и использоваться по умолчанию.
Решение
С помощью Gatsby мы можем улучшить изображения на на .
gatsby-image разработан для бесперебойной работы с собственным образом Gatsby. возможности обработки на базе GraphQL и Sharp. Чтобы создавать идеальные изображения, вам нужно всего:
Импортируйте gatsby-image и используйте его вместо встроенного img .
Напишите запрос GraphQL, используя один из включенных «фрагментов» GraphQL. которые определяют поля, необходимые для gatsby-image .
Запрос GraphQL создает несколько эскизов с оптимизированными форматами JPEG и PNG сжатие.Компонент gatsby-image автоматически устанавливает «размытие» эффект, а также отложенная загрузка изображений дальше по экрану.
Установить
npm установить gatsby-image
В зависимости от используемого вами стартера gatsby, вам может потребоваться включить gatsby-transformer-sharp и gatsby-plugin-sharp, а также убедиться, что они установлены и включены в конфигурацию gatsby-config.
npm install gatsby-transformer-sharp gatsby-plugin-sharp
Затем в файле gatsby-config.js :
плагины: [`gatsby-transformer-sharp`,` gatsby-plugin-sharp`]
Также убедитесь, что вы настроили плагин исходного кода, чтобы ваши изображения были доступны в запросах graphql . Например, если ваши изображения находятся в папке проекта в локальной файловой системе, вы должны настроить gatsby-source-filesystem в gatsby-config.js следующим образом:
const path = require (`путь`) module.exports = { плагины: [ { разрешить: `gatsby-source-filesystem`, опции: { имя: `images`, путь: путь.присоединиться (__ dirname, `src`,` images`), }, }, gatsby-plugin-sharp, `гэтсби-трансформер-острый`, ], }
Как использовать
Вот как выглядит компонент, использующий gatsby-image :
импортировать React из "react" импортировать {graphql} из "gatsby" импортировать Img из "gatsby-image" экспорт по умолчанию ({данные}) => ( Привет, изображение Гэтсби ) экспорт const query = graphql` запрос { файл (relativePath: {eq: "blog / avatars / kyle-mathews.jpeg "}) { childImageSharp { # Укажите параметры обработки изображения прямо в запросе. # Делает тривиальным обновление по мере изменения дизайна вашей страницы. fixed (ширина: 125, высота: 125) { ... GatsbyImageSharpFixed } } } } `
Другие объяснения того, как начать работу с gatsby-image, см. В этом сообщении в блоге члена сообщества Кайла Гилла. Оптимизация изображений стала проще с Gatsby.js, в этом сообщении Хантера Чанга (который также включает некоторые подробности об изменениях в gatsby-image для Gatsby v2): An Intro To Gatsby Image V2, или этот бесплатный плейлист на яйцеголовом.io с примерами использования gatsby-image .
Полифиллинг объект-подгонка / объект-позиция для IE
Если вы хотите включить полифилл для свойств object-fit / object-position CSS (которые по умолчанию не поддерживаются в Internet Explorer), вместо этого импортируйте из gatsby-image / withIEPolyfill :
импортировать Img из "gatsby-image / withIEPolyfill" экспорт по умолчанию ({данные}) => ( Привет, изображение Гэтсби )
Импорт из gatsby-image / withIEPolyfill указывает Гэтсби автоматически применять полифилл object-fit-images к вашему изображению. Чтобы ваши объектно-подходящие значения / object-position работали в IE, обязательно используйте реквизиты objectFit и objectPosition (а не опору imgStyle или решение CSS или CSS-in-JS. ), чтобы полифилл их распознал.
Два типа адаптивных изображений
Gatsby-image поддерживает два типа адаптивных изображений.
Изображения с фиксированной шириной и высотой
Изображения, которые растягиваются на контейнер с жидкостью
В первом сценарии вы хотите изменить размер изображения для разных экранов. разрешения — другими словами, создавать изображения сетчатки глаза.
Для второго сценария вы хотите создать миниатюры нескольких размеров для устройства шириной от смартфона до широких настольных мониторов.
Чтобы выбрать одно из двух, спросите себя: «Знаю ли я точный размер этого изображения? будет?» Если да, то это первый тип. Если нет и его ширину и / или высоту необходимо варьируются в зависимости от размера экрана, тогда это второй тип.
В реализации GraphQL Gatsby вы запрашиваете первый тип, запрашивая дочерний объект изображения с именем fixed , который вы можете увидеть в примере компонент выше. Для второго типа вы делаете аналогичный запрос, но для ребенка объект называется жидкость .
Фрагменты
GraphQL включает понятие «фрагменты запроса». Который, как имя предлагает, являются частью запроса, который может использоваться в нескольких запросах. Облегчать здание с gatsby-image , плагины обработки изображений Gatsby, которые поддерживают gatsby-image поставляется с фрагментами, которые вы можете легко включить в свои запросы.
Примечание, из-за ограничений GraphiQL, в настоящее время вы не можете использовать эти фрагменты в среде GraphiQL IDE.
Плагины, поддерживающие gatsby-image , в настоящее время включают Гэтсби-трансформер-острый, gatsby-source-contentful, gatsby-source-datocms и gatsby-source-sanity.
Их фрагменты:
гэтсби-трансформер-острый
GatsbyImageSharpFixed
GatsbyImageSharpFixed_noBase64
GatsbyImageSharpFixed_tracedSVG
GatsbyImageSharpFixed_withWebp
GatsbyImageSharpFixed_withWebp_noBase64
GatsbyImageSharpFixed_withWebp_tracedSVG
GatsbyImageSharpFluid
GatsbyImageSharpFluid_noBase64
GatsbyImageSharpFluid_tracedSVG
GatsbyImageSharpFluid_withWebp
GatsbyImageSharpFluid_withWebp_noBase64
GatsbyImageSharpFluid_withWebp_tracedSVG
GatsbyImageSharpFluidLimitPresentationSize
gatsby-источник-контент-контент
GatsbyContentfulFixed
GatsbyContentfulFixed_noBase64
GatsbyContentfulFixed_tracedSVG
GatsbyContentfulFixed_withWebp
GatsbyContentfulFixed_withWebp_noBase64
GatsbyContentfulFluid
GatsbyContentfulFluid_noBase64
GatsbyContentfulFluid_tracedSVG
GatsbyContentfulFluid_withWebp
GatsbyContentfulFluid_withWebp_noBase64
gatsby-source-datocms
GatsbyDatoCmsFixed
GatsbyDatoCmsFixed_noBase64
GatsbyDatoCmsFixed_tracedSVG
GatsbyDatoCmsFluid
GatsbyDatoCmsFluid_noBase64
GatsbyDatoCmsFluid_tracedSVG
gatsby-source-здравомыслие
GatsbySanityImageFixed
GatsbySanityImageFixed_noBase64
GatsbySanityImageFluid
GatsbySanityImageFluid_noBase64
Если вы не хотите использовать эффект размытия, выберите фрагмент с noBase64 в конце.Если вы хотите использовать отслеженные SVG-заполнители, выберите фрагмент с прослеживается SVG в конце.
Если вы хотите автоматически использовать изображения WebP, когда браузер поддерживает файл формат, используйте с фрагментами Webp . Если браузер не поддерживает WebP, gatsby-image вернется к формату изображения по умолчанию.
Для получения дополнительной информации об этих параметрах см. Gatsby Image API.
См. Гэтсби-плагин-острый документация для получения дополнительной информации о tracedSVG и его конфигурации опции.
«Фиксированные» запросы
Компонент
Передайте данные, возвращенные из фиксированного объекта , в свой запрос через фиксированная опора. например
Запрос
{ imageSharp { fixed (width: 400) { ... GatsbyImageSharpFixed } } }
«Жидкие» запросы
Компонент
Передайте данные, возвращенные от объекта fluid в запросе через fluid опоранапример
Запрос
{ imageSharp { жидкость (maxWidth: 700) { ... GatsbyImageSharpFluid_noBase64 } } }
Как избежать растянутых изображений с помощью жидкости типа
Как упоминалось ранее, изображения, использующие тип fluid , растягиваются до соответствовать ширине и высоте контейнера. В случае, если ширина или высота изображения меньше доступного окна просмотра, изображение будет растягиваться, чтобы соответствовать контейнеру, что может привести к нежелательным проблемам и ухудшению качества изображения.
Чтобы противостоять этому пограничному случаю, можно использовать фрагмент GatsbyImageSharpFluidLimitPresentationSize , чтобы запросить дополнительные свойства размера представления.
{ childImageSharp { жидкость (maxWidth: 500, качество: 100) { ... GatsbyImageSharpFluid ... GatsbyImageSharpFluidLimitPresentationSize } } }
Художественное оформление нескольких изображений
gatsby-image поддерживает отображение разных изображений в разных точках останова, что известно как художественное направление.Для этого вы можете определить свой собственный массив из фиксированных изображений или Fluid вместе с ключом media для каждого изображения и передать его gatsby-image из fixed или fluid props. Ключ media , установленный для изображения, может быть любым допустимым медиа-запросом CSS.
импортировать React из "react" импортировать {graphql} из "gatsby" импортировать Img из "gatsby-image" экспорт по умолчанию ({data}) => { const sources = [ данные.mobileImage.childImageSharp.fluid, { ... data.desktopImage.childImageSharp.fluid, media: `(min-width: 768px)`, }, ] возвращение ( Привет, изображение Гэтсби, созданное искусством ) } экспорт const query = graphql` запрос { mobileImage: file (relativePath: {eq: "blog / avatars / kyle-mathews.jpeg"}) { childImageSharp { жидкость (maxWidth: 1000, качество: 100) { ... GatsbyImageSharpFluid } } } desktopImage: файл ( relativePath: {eq: "блог / аватары / kyle-mathews-desktop.jpeg "} ) { childImageSharp { жидкость (maxWidth: 2000, качество: 100) { ... GatsbyImageSharpFluid } } } } `
Хотя вы можете добиться аналогичного эффекта с помощью простых медиа-запросов CSS, gatsby-image выполняет это с помощью тега , который гарантирует, что браузеры загружают только изображение, необходимое для данной точки останова.
gatsby-image реквизит
Имя Тип Описание
фиксированный объект / массив Данные, полученные из фиксированного запроса .Когда prop является массивом, он должен быть объединен с ключами носителя , что позволяет арт направлять фиксированных изображений.
жидкость объект / массив Данные, полученные из запроса Fluid . Когда опора представляет собой массив, он должен быть объединен с медиа клавишами, что позволяет арт-направлять плавных изображений.
затухание булев По умолчанию изображение исчезает при загрузке
продолжительность FadeIn номер Длительность замирания установлена до 500 мс по умолчанию
титул строка Передано в элемент img
альт строка Передано в элемент img .По умолчанию пустая строка alt = ""
crossOrigin строка Передано в элемент img
имя класса строка / объект Передано в элемент оболочки. Объект необходим для поддержки CSS-опоры Glamour
стиль объект Распространить на стили по умолчанию элемента оболочки
imgStyle объект Распространение в стили по умолчанию для фактического элемента img
заполнитель Стиль объект Распространение в стили по умолчанию для заполнителя img элемент
placeholderClassName строка Класс, который передается заполнителю img элемент
фон Цвет строка / bool Установите заполнитель цветного фона.Если это правда, для цвета используется «светло-серый». Вы также можете передать любую допустимую цветовую строку.
на нагрузку функция Обратный вызов, который вызывается при загрузке полноразмерного изображения.
onStartLoad функция Обратный вызов, который вызывается при начале загрузки полноразмерного изображения, он получает предоставленный параметр {wasCached: boolean}.
on Ошибка функция Обратный вызов, который вызывается, когда изображение не загружается.
Тег строка Какой HTML-тег использовать для упаковки элементов. По умолчанию div .
objectFit строка Передано в полифил object-fit-images при импорте из gatsby-image / withIEPolyfill . По умолчанию охватывает .
Позиция объекта строка Передано в полифил object-fit-images при импорте из gatsby-image / withIEPolyfill .По умолчанию 50% 50% .
загрузка строка Установите собственный атрибут отложенной загрузки браузера. Один из lazy , eager или auto . По умолчанию ленивый .
критическое булев Отказ от отложенной загрузки. По умолчанию ложно . Устарело, используйте вместо него , загружая .
перетаскиваемый булев Установить перетаскиваемый тег img на false , true
товарПроп строка Добавьте схему itemprop .Атрибут структурированных данных org на изображении.
Аргументы обработки изображения
gatsby-plugin-sharp поддерживает множество дополнительных аргументов для преобразования ваших изображений, например качество , sizeByPixelDensity , pngCompressionLevel , cropFocus , оттенки серого и многие другие. См. Его документацию для получения дополнительной информации.
Некоторые другие вещи, о которых следует знать
Если вы хотите установить display: none; на компоненте с использованием фиксированной стойки , вам также необходимо передать свойство стиля {display: 'inherit'} .
Имейте в виду, что с точки зрения SEO не рекомендуется легко изменять параметры изображения после публикации веб-сайта. Каждый раз, когда вы меняете свойства в пределах fluid или fixed (например, quality или maxWidth ), абсолютный путь изображения изменяется. Эти свойства генерируют хэш, который мы используем в нашем абсолютном пути. Это происходит, даже если изображение не меняло свое название. В результате изображение могло появиться в поисковой выдаче изображений как «новое».(подробнее по этому вопросу)
По умолчанию изображения не загружаются, пока не будет загружен JavaScript. Автоматический код Гэтсби разделение обычно делает это нормально, но если изображения кажутся медленными, страницу, проверьте, сколько там загружается JavaScript.
Образы, помеченные как критические , начнут загружаться немедленно, так как DOM проанализирован, но если для параметра fadeIn установлено значение false , переход от заполнителя в окончательный образ не произойдет до тех пор, пока компонент не будет смонтирован.
gatsby-image теперь поддерживается более новым тегом . Этот новый стандарт позволяет Типы мультимедиа выбираются браузером без использования JavaScript. Это также обратная совместимость со старыми браузерами (IE 11 и т. д.).
Gif-файлы нельзя изменить так же, как PNG и JPEG, к сожалению, если вы попробуете использовать gif с gatsby-image , это не сработает. На данный момент лучший обходной путь — чтобы напрямую импортировать гифку.
Ленивая загрузка зависит от IntersectionObserver , который недоступен в IE.Рекомендуется полифилл.
Начальные проекты — Eleventy, более простой генератор статических сайтов.
glitch.new/eleventy
Featured · Создайте новый статический сайт, сгенерированный Eleventy, с помощью этого официального стартового приложения Glitch.
Hylia
Featured · это легкий стартовый комплект Eleventy с предварительно настроенной Netlify CMS, так что вы можете одним щелчком мыши установить прогрессивный, доступный блог за считанные минуты.
Eleventy Kickstart Blog
Запустите свой веб-сайт с помощью этого готового к производству шаблона, используя 11ty, новые vite, tailwindcss и daisyui.
kailoon.com
Мой простой блог-портфолио, построенный с использованием 11th и tailwindcss.
windty 🌬️
Windty — это базовый шаблон, использующий 11ty и Tailwind, который развертывается на страницах github.
XITY Starter
Простое приложение для создания блогов, основанное на PostCSS, Native Elements и Parcel. С RSS-лентой и сервис-воркером из коробки!
Eleventy Starter Boilerplate
🚀 Eleventy Starter Boilerplate готов к работе с SEO-оптимизацией для быстрого создания блога. ⚡️ Создан с использованием Eleventy, ESLint, Prettier, Webpack, PostCSS, Tailwind CSS.
Rocket11ty
Простой блог 11ty с Halfmoon CSS на основе 11ty / eleventy-base-blog
11ty-nostrils
Начальная конфигурация для Eleventy с конвейерами для Typescript и PostCSS.
Captain’s Log
Старая тема блога с сообщениями, которые выглядят как старые письма.
Blank Slate v2
Создайте новый веб-сайт, используя 11ty, чтобы делать кучу вещей.
frontenso-11ty-starter
Готовый к производству стартер, который включает Nunjucks, SASS, TailwindCSS, Webpack и ESNext. 11ty отвечает только за создание HTML, остальное построено с помощью Gulp.
11ty-blog-starter
Минимальный шаблон блога. Поддерживает просмотр в Интернете без Javascript.
Twenty Ninety
Готовый к производству стартовый комплект, оптимизированный для повышения производительности.
TEA Stack
Начальная точка с TailwindCSS, 11ty и AlpineJS, готовыми к работе.
11ty Feedback
Стартовый проект 11ty для улучшения обмена отзывами с коллегами, клиентами и т. Д.
til-blog
Проект, показывающий базовый блог с тегами, основанный на eleventy-base-blog и оптимизированный для Glitch.
Обо мне
Шаблон личного сайта, созданный с помощью Eleventy.
Eleventy Web Starter
Легкий шаблон Eleventy, использующий, построенный на Tailwind CSS и Post CSS.
eleventastic
Простой стартовый набор Eleventy, база Макса Бёка для всех новых проектов 11ty.
11ty Netlify Jumpstart
Включает минимальную структуру Sass, а также сгенерированные карты сайта, RSS-канал и изображения предварительного просмотра социальных сетей.
airleventy
Создавайте статические веб-сайты с помощью 11ty, Sass для CSS и современного JavaScript.
Link-in-Bio 11ty
Отдельная страница, содержащая список ссылок, созданных на основе данных, определенных в JS
eleventy-netlify-шаблона
Шаблон для создания простого веб-сайта блога с Eleventy и его развертывания в Netlify. Включает Netlify CMS и Netlify Forms.
Spacebook
Быстрое и простое создание документации, объясняющей практически все. Использование Eleventy, Tailwind 2.0, Alpine.js и Netlify CMS (необязательно).
Eleventy Garden
Начальный сайт для создания цифрового сада или личной вики в Eleventy.
Eleventy Solo Starter (версия .njk)
Eleventy Starter с PostCSS, Tailwind CSS, Lazyload («vanilla lazyload») и созданием и обработкой адаптивных изображений во время сборки; Шаблоны Nunjucks с альтернативной версией на основе JavaScript (.11ty.js).
Miayam 11ty Starter Project
Бруталистский стартовый проект 11ty, построенный с минимальным использованием инструментов. Atomic Design, Webpack, Pug, SCSS, Vanilla JS
Twelvety
Twelvety — это начальный проект Eleventy, созданный для того, чтобы быть быстрым, с компонентной архитектурой, конвейерами CSS и JS, гибким шорткодом изображения с поддержкой WebP и многим другим
11ty-notes
11ty- notes — это программа Eleventy для управления своими заметками, чтобы вы не забывали вещи.
11r
Шаблон и тема блога с использованием 11ty, TailwindCSS, Rollup, подсветки синтаксиса Prism и т. д.
eleventy-shortcomps
Стартовый проект для статического сайта от Адама Дункана с использованием Eleventy и шаблона компонентов шорткода.
Pugsum
11ty стартовый комплект с использованием TailwindCSS, Pug и Webpack
jet 🛩
It’s (j) ust (e) leventy and (t) ailwind… OK, и еще несколько вещей; хотя он все еще очень маленький.
Fundamenty
Поддержка нескольких языков, оптимизация для SEO, поддержка страниц GitHub / GitLab. TailwindCSS + Webpack.
YATAS
Еще один стартер попутного ветра. Tailwind v2 скомпилирован в режиме JIT и Alpine v3.
Seven
Одиннадцать шаблонов, основанных на bootstrap4layouts. Включает в себя веб-пакет, sass-версию начальной загрузки, поиск на базе vue.js и многое другое.
Elf
Elf — это простой волшебный стартовый набор с использованием Webpack, Babel и Sass.
pack11ty
Самоуверенный шаблон для проектов Eleventy, с автоматическим сбором из иерархии папок, объединением ресурсов (с Rollup и Sass), адаптивными изображениями, Service Worker и т. Д.
jace-ty
Search, Folders for Posts, Utteranc.es для комментариев
Simple Journal
Простой веб-сайт журнала / фотоблога, созданный на основе 11ty.
My Online Cookbook
Легко настраиваемый стартовый набор для создания вашей собственной кулинарной книги онлайн-рецептов с помощью Netlify CMS.
11ty-Contentful-Starter
Многостраничный стартовый проект на базе Eleventy, использующий Contentful для создания страниц и управления ими. Внешний интерфейс использует тему HTML5UP Solid State для создания макета и стиля.
YAES
Стартовый комплект для вашего следующего одиннадцати (11ty) проектов с использованием postcss, es6, snowpack, webpack.
eleventy-sanity-blog-template
Одиннадцать + шаблон блога CMS без заголовка.Включает Sanity Studio, быстрый запуск, конфигурацию и инструкции по развертыванию на Netlify и `now`.
Supermaya
Supermaya — это стартовый комплект Eleventy, разработанный, чтобы помочь вам добавить богатые функции в блог или веб-сайт без необходимости в сложном процессе сборки.
eleventastic-kontent
Простой стартовый набор Eleventy на основе Eleventastic с контентом на базе Kontent CMS.
Tai11s
Стартовый элемент Eleventy с Tailwind CSS и PurgeCSS
eleventyone
— проект строительных лесов Eleventy, созданный легендарным Филом Хоксвортом.Использует Eleventy и PostCSS.
11tyby
11tyby пытается подражать великому DX Гэтсби, но с 11ty! Он настраивается с помощью TypeScript, SASS, CSS-модулей, Webpack, Preact и других. Все оптимизировано по производительности.
vredeburg
Простой стартовый проект для создания блога с использованием Eleventy и Tailwind CSS.
Книги!
Маленькая домашняя страница личной поисковой системы, основанная на Blank2.
11TA
11TA — это полностью настраиваемая, полнофункциональная, готовая к публикации система блогов / маркетинговых шаблонов, созданная с использованием 11ty, TailwindCSS и Alpine.js
11ty-bs5-starter
Bootstrap 5 стартер за 11тыс. Разработано с учетом быстрого прототипирования, простой настройки / тематики и быстрой загрузки.
Eleventy Duo
Eleventy Duo — это готовая к работе и оптимизированная для SEO стартовая программа для создания блога или личного веб-сайта. Поставляется с настраиваемой двухцветной темой, минималистичным и чистым дизайном.
1y
Шаблонный проект для создания менеджера коротких URL-адресов с Eleventy
Smix
Начальный этап с: модульным конвейером активов gulp, PostCSS, ES2015 JS, готовностью к работе с блогом, настройкой для Forestry CMS, готовым к производству TailwindCSS, простым темным режимом тематика
WP 11ty
Минимальный пример, показывающий, как использовать WordPress API для управления статическим интерфейсом Eleventy.
eleventy-agile-blog
Минимальный шаблон блога с использованием Eleventy, этот реализует простой рабочий процесс гибкой разработки, так что вы можете делать все необходимое.
Ted2xmen
Отправная точка с Bootstrap, 11ty и Sanity.
микросайт
Отзывчивый микро-интерфейс, который устанавливает одиннадцать общих значений по умолчанию. Отлично подходит для создания целевых страниц.
Elevenpack
Стартовый пакет Eleventy с веб-пакетом, PostCSS и очисткой кеша для производственных развертываний.
Skeleventy
Шаблонный скелет, построенный с использованием Eleventy и Tailwind CSS.
deventy
Минимальная отправная точка для создания статических веб-сайтов с использованием современных инструментов.
Eleventy NEAT Starter
Eleventy Starter Template со стеком NEAT — Netlify CMS, Eleventy, Alphine JS и Tailwind CSS
11typroject
11ty очень легкая, но полезная целевая страница с видео и дополнительным URL-адресом с amp-story
🍦.11ty.js
Как сделать создать расширяемый блог с помощью шаблонов JavaScript (файлы * .11ty.js).
11ty-starter
Демонстрационный статический сайт и блог с использованием Eleventy в качестве инструмента сборки для всего контента, CSS, JavaScript и изображений.
Что вам нужно знать
Если вы получаете огромные объемы неструктурированных данных в виде текста (электронные письма, разговоры в социальных сетях, чаты), вы, вероятно, знаете о проблемах, которые возникают при анализе этих данных.
Обработка и систематизация текстовых данных вручную требует времени, утомительна, неточна и может быть дорогостоящей, если вам нужно нанять дополнительный персонал для сортировки текста.
Автоматизация анализа текста с помощью инструмента без кода
В этом руководстве вы узнаете больше о том, что такое анализ текста, как выполнять анализ текста с помощью инструментов искусственного интеллекта и почему как никогда важно автоматически анализировать текст в реальном времени. время.
Основы анализа текста
Методы и приемы
Как работает анализ текста?
Как анализировать текстовые данные
Примеры использования и приложения
Инструменты и ресурсы
Учебное пособие
Что такое анализ текста?
Анализ текста — это метод машинного обучения, который позволяет компаниям автоматически понимать текстовые данные, такие как твиты, электронные письма, заявки в службу поддержки, обзоры продуктов и ответы на опросы.
Вы можете использовать анализ текста для извлечения конкретной информации, такой как ключевые слова, имена или сведения о компании из тысяч электронных писем, или категоризировать ответы на опросы по настроениям и темам.
Анализ текста, анализ текста и анализ текста
Во-первых, давайте развеем миф о том, что анализ текста и анализ текста — это два разных процесса. Эти термины часто используются как синонимы для объяснения одного и того же процесса получения данных посредством изучения статистических паттернов.Во избежание путаницы остановимся на анализе текста.
Итак, анализ текста vs. анализ текста : в чем разница?
Анализ текста дает качественные результаты, а анализ текста дает количественные результаты. Если компьютер выполняет анализ текста, он определяет важную информацию в самом тексте, но если он выполняет анализ текста, он выявляет закономерности в тысячах текстов, в результате чего создаются графики, отчеты, таблицы и т. Д.
Допустим, менеджер службы поддержки клиентов хочет знать, сколько заявок в службу поддержки было решено отдельными членами команды.В этом случае они использовали бы текстовую аналитику, чтобы создать график, который визуализирует частоту разрешения отдельных заявок.
Однако вполне вероятно, что менеджер также хочет знать, какая доля заявок привела к положительному или отрицательному результату?
Анализируя текст в каждом тикете и последующих обменах, менеджеры службы поддержки могут видеть, как каждый агент обрабатывал тикеты и довольны ли клиенты результатом.
По сути, задача текстового анализа — расшифровать двусмысленность человеческого языка, а в текстовой аналитике — выявить закономерности и тенденции на основе численных результатов.
Почему важен анализ текста?
Когда вы заставляете машины работать над систематизацией и анализом текстовых данных, вы получаете огромные выводы и выгоды.
Давайте посмотрим на некоторые преимущества анализа текста, ниже:
Анализ текста масштабируемый
Инструменты анализа текста позволяют предприятиям структурировать огромные объемы информации, такие как электронные письма, чаты, социальные сети, билеты в службу поддержки, документы и т. Д. и так далее, за секунды, а не дни, чтобы вы могли перенаправить дополнительные ресурсы на более важные бизнес-задачи.
Анализируйте текст в режиме реального времени
Компании завалены информацией, и в наши дни комментарии клиентов могут появляться где угодно в Интернете, но может быть трудно следить за всем этим. Текстовый анализ меняет правила игры, когда дело доходит до выявления неотложных вопросов, где бы они ни появлялись, 24 часа в сутки, 7 дней в неделю и в режиме реального времени. Обучая модели анализа текста для выявления выражений и настроений, которые подразумевают негатив или срочность, компании могут автоматически отмечать твиты, обзоры, видео, билеты и тому подобное и принимать меры раньше, чем позже.
Анализ текста AI обеспечивает согласованные критерии
Люди делают ошибки. Факт. И чем более утомительной и трудоемкой является задача, тем больше ошибок она совершает. Обучая модели анализа текста в соответствии с вашими потребностями и критериями, алгоритмы могут анализировать, понимать и сортировать данные гораздо точнее, чем когда-либо могли бы люди.
Методы и методы анализа текста
Существуют базовые и более сложные методы анализа текста, каждый из которых используется для разных целей.Во-первых, узнайте о более простых методах анализа текста и примерах, когда вы можете использовать каждый из них.
Классификация текста
Классификация текста — это процесс присвоения предопределенных тегов или категорий неструктурированному тексту. Он считается одним из самых полезных методов обработки естественного языка, потому что он настолько универсален и может организовывать, структурировать и категоризировать практически любую форму текста для предоставления значимых данных и решения проблем. Обработка естественного языка (NLP) — это метод машинного обучения, который позволяет компьютерам разбирать текст и понимать его так же, как это сделал бы человек.
Ниже мы сосредоточимся на некоторых из наиболее распространенных задач классификации текста, которые включают анализ тональности, моделирование темы, определение языка и обнаружение намерений.
Анализ настроений
Клиенты свободно оставляют свое мнение о компаниях и продуктах во время взаимодействия с клиентами, в опросах и по всему Интернету. Анализ настроений использует мощные алгоритмы машинного обучения для автоматического считывания и классификации по полярности мнений (положительное, отрицательное, нейтральное) и за ее пределами, чувствам и эмоциям писателя, даже контексту и сарказму.
Например, с помощью анализа настроений компании могут помечать жалобы или срочные запросы, чтобы с ними можно было немедленно разобраться — даже предотвратить PR-кризис в социальных сетях. Классификаторы настроений могут оценивать репутацию бренда, проводить исследования рынка и помогать улучшать продукты с учетом отзывов клиентов.
Попробуйте предварительно обученный классификатор MonkeyLearn. Просто введите свой собственный текст, чтобы увидеть, как это работает:
Тест с собственным текстом
Мне нравится новое обновление. Это супер быстро! Классифицировать текст
Анализ темы
Другой распространенный пример классификации текста — анализ темы (или моделирование темы), который автоматически организует текст по теме или теме.Например:
«Приложение действительно простое и легкое в использовании»
Если мы используем тематические категории, такие как Цены, Поддержка клиентов, и Простота использования, этот отзыв о продукте будет отнесен к Простота использования .
Попробуйте предварительно обученный тематический классификатор MonkeyLearn, который можно использовать для категоризации ответов NPS для продуктов SaaS.
Обнаружение намерения
Классификаторы текста также могут использоваться для обнаружения намерения текста.Обнаружение намерений или классификация намерений часто используются для автоматического понимания причины обратной связи с клиентами. Это жалоба? Или клиент пишет с намерением купить продукт? Машинное обучение может читать разговоры или электронные письма чат-бота и автоматически направлять их в соответствующий отдел или сотрудника.
Попробуйте классификатор намерений электронной почты MonkeyLearn.
Извлечение текста — еще один широко используемый метод анализа текста, который извлекает фрагменты данных, которые уже существуют в любом заданном тексте.Вы можете извлекать такие вещи, как ключевые слова, цены, названия компаний и спецификации продуктов из новостных отчетов, обзоров продуктов и т. Д.
Вы можете автоматически заполнять таблицы этими данными или выполнять извлечение совместно с другими методами анализа текста, чтобы одновременно классифицировать и извлекать данные.
Ключевые слова — это наиболее часто используемые и наиболее релевантные термины в тексте, слова и фразы, которые обобщают содержание текста. [Извлечение ключевых слов] (] (https: // monkeylearn.com / keyword-extract /) можно использовать для индексации данных для поиска и для создания облаков слов (визуального представления текстовых данных).
Попробуйте предварительно обученный экстрактор ключевых слов MonkeyLearn, чтобы увидеть, как он работает. Просто введите свой текст ниже:
Тест с вашим собственным текстом
Илон Маск поделился фотографией скафандра, разработанного SpaceX. Это второе изображение нового дизайна и первое, на котором изображен скафандр в полный рост. Извлечь текст
Entity Recognition
Извлечение именованных объектов (NER) находит объекты, которые могут быть людьми, компаниями или местоположениями и существуют в текстовых данных.Результаты отображаются с соответствующей меткой объекта, как в предварительно обученном экстракторе имен MonkeyLearn:
Тест с вашим собственным текстом
SpaceX — производитель аэрокосмической и транспортной компании со штаб-квартирой в Калифорнии. Он был основан в 2002 году предпринимателем и инвестором Илоном Маском с целью сокращения затрат на космические перевозки и обеспечения возможности колонизации Марса. Выдержка текста
Частота слов
Частота слов — это метод анализа текста, который измеряет наиболее часто встречающиеся слова или понятия. в заданном тексте с использованием числовой статистики TF-IDF (термин «частота-обратная частота документа»).
Вы можете применить этот метод для анализа слов или выражений, которые клиенты чаще всего используют в разговорах в службу поддержки. Например, если слово «доставка» чаще всего встречается в наборе отрицательных обращений в службу поддержки, это может означать, что клиенты недовольны вашей службой доставки.
Collocation
Collocation помогает определить слова, которые часто встречаются одновременно. Например, в отзывах клиентов на веб-сайте бронирования отелей слова «воздух» и «кондиционирование» чаще встречаются вместе, чем по отдельности.Биграммы (два соседних слова, например, «кондиционер» или «поддержка клиентов») и триграммы (три соседних слова, например, «вне офиса» или «продолжение следует») являются наиболее распространенными типами словосочетания, на которые вам нужно обратить внимание. .
Совместное размещение может быть полезно для выявления скрытых семантических структур и повышения детализации понимания путем подсчета биграмм и триграмм как одного слова.
Concordance
Concordance помогает идентифицировать контекст и экземпляры слов или набор слов.Например, ниже приводится соответствие слова «простой» в наборе обзоров приложений:
В этом случае соответствие слова «простой» может дать нам быстрое представление о том, как рецензенты используют это слово. Его также можно использовать для декодирования неоднозначности человеческого языка до определенной степени, глядя на то, как слова используются в разных контекстах, а также для анализа более сложных фраз.
Устранение неоднозначности смысла слова
Очень часто слово имеет более одного значения, поэтому устранение неоднозначности значения слова является серьезной проблемой при обработке естественного языка.Возьмем, к примеру, слово «свет». Относится ли текст к весу, цвету или электрическому прибору? Интеллектуальный анализ текста с устранением неоднозначности слов может различать слова, которые имеют более одного значения, но только после обучения моделей этому.
Кластеризация
Текстовые кластеры способны понимать и группировать большие объемы неструктурированных данных. Хотя алгоритмы кластеризации менее точны, чем алгоритмы классификации, их можно реализовать быстрее, потому что вам не нужно помечать примеры для обучения моделей.Это означает, что эти умные алгоритмы собирают информацию и делают прогнозы без использования обучающих данных, что также называется неконтролируемым машинным обучением.
Google — отличный пример того, как работает кластеризация. Когда вы ищете термин в Google, вы когда-нибудь задумывались, как всего за секунды появляются релевантные результаты? Алгоритм Google разбивает неструктурированные данные с веб-страниц и группирует страницы в кластеры вокруг набора похожих слов или n-граммов (всех возможных комбинаций соседних слов или букв в тексте).Таким образом, страницы из кластера, содержащие большее количество слов или n-граммов, релевантных поисковому запросу, появятся первыми в результатах.
Как работает анализ текста?
Чтобы действительно понять, как работает автоматический анализ текста, вам необходимо понять основы машинного обучения. Начнем с определения из «Машинного обучения» Тома Митчелла:
«Считается, что компьютерная программа учится выполнять задачу T на основе опыта E».
Другими словами, если мы хотим, чтобы программное обеспечение для анализа текста выполняло желаемые задачи, нам нужно научить алгоритмы машинного обучения тому, как анализировать, понимать и извлекать значение из текста.Но как? Простой ответ — пометить примеры текста. Как только машина получает достаточно примеров помеченного текста для работы, алгоритмы могут начать различать и создавать ассоциации между частями текста, а также сами делать прогнозы.
Это очень похоже на то, как люди учатся различать темы, предметы и эмоции. Допустим, у нас есть срочные и не приоритетные проблемы. Мы не осознаем разницу между ними инстинктивно — мы учимся постепенно, ассоциируя срочность с определенными выражениями.
Например, когда мы хотим выявить срочные проблемы, мы обращаем внимание на такие выражения, как «пожалуйста, помогите мне как можно скорее!» или «срочно: нельзя зайти на платформу, система ВЫКЛЮЧЕНА !!» . С другой стороны, чтобы выявить проблемы с низким приоритетом, мы будем искать более положительные выражения, такие как «спасибо за помощь!» На самом деле ценю его « или », новая функция работает как мечта ».
Как анализировать текстовые данные
Анализ текста может расширить свои ИИ-крылья по диапазону текстов в зависимости от желаемых результатов.Его можно применить к:
Целым документам : получает информацию из полного документа или параграфа: например, общее настроение отзыва клиента.
Отдельные предложения : получает информацию из конкретных предложений: например, более подробное описание каждого предложения отзыва клиента.
Подпредложения : получает информацию из подвыражений в предложении: например, основные настроения каждой единицы мнений в обзоре клиента.
Когда вы знаете, как вы хотите разбить данные, вы можете приступить к их анализу.
Давайте посмотрим, как работает анализ текста, шаг за шагом, и более подробно рассмотрим различные доступные алгоритмы и методы машинного обучения.
Сбор данных
Вы можете собирать данные о своем бренде, продукте или услуге как из внутренних, так и из внешних источников:
Внутренние данные
Это данные, которые вы генерируете каждый день, из электронных писем и чатов, опросов, запросов клиентов, и билеты в службу поддержки клиентов.
Вам просто нужно экспортировать его из своего программного обеспечения или платформы в виде файла CSV или Excel или подключить API, чтобы получить его напрямую.
Некоторые примеры внутренних данных:
Программное обеспечение для обслуживания клиентов : программное обеспечение, которое вы используете для связи с клиентами, управления запросами пользователей и решения проблем поддержки клиентов: Zendesk, Freshdesk и Help Scout — несколько примеров.
CRM : программное обеспечение, отслеживающее все взаимодействия с клиентами или потенциальными клиентами.Он может охватывать разные области, от поддержки клиентов до продаж и маркетинга. Hubspot, Salesforce и Pipedrive — примеры CRM.
Chat : приложения, которые общаются с членами вашей команды или вашими клиентами, например Slack, Hipchat, Intercom и Drift.
Электронная почта : король делового общения, электронная почта по-прежнему остается самым популярным инструментом для управления разговорами с клиентами и членами команды.
Опросы : обычно используется для сбора отзывов о службе поддержки клиентов, отзывов о продуктах или для проведения маркетинговых исследований, таких как Typeform, Google Forms и SurveyMonkey.
NPS (Net Promoter Score) : один из самых популярных показателей качества обслуживания клиентов в мире. Многие компании используют программное обеспечение для отслеживания NPS для сбора и анализа отзывов своих клиентов. Вот несколько примеров: Delighted, Promoter.io и Satismeter.
Базы данных : база данных — это совокупность информации. Используя систему управления базами данных, компания может хранить, управлять и анализировать все виды данных. Примеры баз данных включают Postgres, MongoDB и MySQL.
Product Analytics : отзывы и информация о взаимодействии клиента с вашим продуктом или услугой. Полезно понимать путь клиента и принимать решения на основе данных. ProductBoard и UserVoice — два инструмента, которые вы можете использовать для обработки продуктовой аналитики.
Внешние данные
Это текстовые данные о вашем бренде или товарах со всего Интернета. Вы можете использовать инструменты веб-парсинга, API-интерфейсы и открытые наборы данных для сбора внешних данных из социальных сетей, новостных отчетов, онлайн-обзоров, форумов и т. Д. И анализа их с помощью моделей машинного обучения.
Инструменты для парсинга веб-страниц:
Инструменты для парсинга веб-сайтов : вы можете создать свой собственный веб-парсер, даже не имея опыта программирования, с помощью таких инструментов, как. Dexi.io, Portia и ParseHub.e.
Фреймворки для парсинга веб-страниц : опытные программисты могут воспользоваться такими инструментами, как Scrapy в Python и Wombat в Ruby, для создания собственных парсеров.
API-интерфейсы
Facebook, Twitter и Instagram, например, имеют свои собственные API-интерфейсы и позволяют извлекать данные с их платформ.Основные средства массовой информации, такие как New York Times или The Guardian, также имеют свои собственные API-интерфейсы, и вы можете использовать их, среди прочего, для поиска в их архиве или сбора комментариев пользователей.
Интеграции
Инструменты SaaS, такие как MonkeyLearn, предлагают интеграцию с инструментами, которые вы уже используете. Вы можете напрямую подключаться к Twitter, Google Sheets, Gmail, Zendesk, SurveyMonkey, Rapidminer и другим. И выполните текстовый анализ данных Excel, загрузив файл.
2. Подготовка данных
Чтобы автоматически анализировать текст с помощью машинного обучения, вам необходимо организовать свои данные.Большая часть этого делается автоматически, и вы даже не заметите этого. Однако важно понимать, что автоматический анализ текста использует ряд методов обработки естественного языка (НЛП), как показано ниже.
Токенизация, тегирование части речи и анализ
Токенизация — это процесс разбиения строки символов на семантически значимые части, которые могут быть проанализированы (например, слова), с отбрасыванием бессмысленных фрагментов (например, пробелов).
Примеры ниже показывают два различных способа токенизации строки «Анализировать текст не так сложно» .
(Неверно): анализировать текст не так сложно. = [«Analyz», «ing text», «is n», «ot that», «hard».]
(правильно): анализировать текст не так сложно. = [«Анализируем», «текст», «есть», «не», «это», «сложно», «.»]
После того, как токены были распознаны, пора классифицировать их. Маркировка части речи относится к процессу присвоения грамматической категории, такой как существительное, глагол и т. Д., Для обнаруженных токенов.
Вот теги PoS токенов из вышеприведенного предложения:
«Анализ»: ГЛАГОЛ, «текст»: СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, «есть»: ГЛАГОЛ, «не»: ADV, «тот»: ADV, «жесткий» : ADJ, «.”: PUNCT
Со всеми категоризированными токенами и языковой моделью (т. Е. Грамматикой) система теперь может создавать более сложные представления текстов, которые она будет анализировать. Этот процесс известен как , разбор . Другими словами, синтаксический анализ относится к процессу определения синтаксической структуры текста. Для этого алгоритм синтаксического анализа использует грамматику языка, на котором был написан текст. Разные представления будут результатом синтаксического анализа одного и того же текста с разными грамматиками.
Приведенные ниже примеры показывают представления зависимости и контингента предложения «Анализировать текст не так сложно» .
Анализ зависимостей
Грамматики зависимостей можно определить как грамматики, которые устанавливают направленные отношения между словами предложений. Синтаксический анализ зависимостей — это процесс использования грамматики зависимостей для определения синтаксической структуры предложения:
Разбор постоянных групп
Грамматики структуры фраз постоянных групп моделируют синтаксические структуры, используя абстрактные узлы, связанные со словами и другими абстрактными категориями (в зависимости от тип грамматики) и неориентированные отношения между ними. Анализ группы интересов относится к процессу использования грамматики группы интересов для определения синтаксической структуры предложения:
Как вы можете видеть на изображениях выше, выходные данные алгоритмов синтаксического анализа содержат большой объем информации, которая может помочь вам понять синтаксическая (и отчасти семантическая) сложность текста, который вы собираетесь анализировать.
В зависимости от решаемой проблемы вы можете попробовать различные стратегии и методы синтаксического анализа. Однако в настоящее время синтаксический анализ зависимостей превосходит другие подходы.
Лемматизация и стемминг
Стемминг и лемматизация относятся к процессу удаления всех аффиксов (то есть суффиксов, префиксов и т. Д.), Прикрепленных к слову, для сохранения его лексической основы, также известной как корень или ствол или его словарная форма или le mma . Основное различие между этими двумя процессами заключается в том, что , основание обычно основано на правилах, которые обрезают начало и окончание слов (и иногда приводят к несколько странным результатам), тогда как лемматизация использует словари и гораздо более сложный морфологический анализ.
В таблице ниже показаны результаты работы NLTK Snowball Stemmer и лемматизатора Spacy для токенов в предложении «Анализировать текст не так сложно» . Различия в выводе выделены жирным шрифтом:
Удаление стоп-слова
Чтобы обеспечить более точный автоматический анализ текста, нам нужно удалить слова, которые предоставляют очень мало семантической информации или вообще не имеют смысла. Эти слова также известны как стоп-слов: а, и, или, и т. Д.
Для каждого языка существует множество различных списков стоп-слов.Однако важно понимать, что вам может потребоваться добавить слова или удалить слова из этих списков в зависимости от текстов, которые вы хотите проанализировать, и анализа, который вы хотите выполнить.
Возможно, вы захотите провести какой-то лексический анализ области, из которой происходят ваши тексты, чтобы определить слова, которые следует добавить в список запрещенных слов.
Анализируйте текстовые данные
Теперь, когда вы узнали, как анализировать неструктурированные текстовые данные и основы подготовки данных, как вы анализируете весь этот текст?
Что ж, анализ неструктурированного текста — непростая задача.Существует бесчисленное множество методов анализа текста, но два из них — это классификация текста и извлечение текста.
Классификация текста
Классификация текста (также известная как категоризация текста или маркировка текста ) относится к процессу присвоения тегов текстам на основе их содержимого.
Раньше классификация текста выполнялась вручную, что было трудоемким, неэффективным и неточным. Но модели автоматизированного машинного обучения для анализа текста часто работают всего за секунды с непревзойденной точностью.
К наиболее популярным задачам классификации текста относятся анализ тональности (т. Е. Определение того, когда в тексте говорится что-то положительное или отрицательное о данной теме), определение темы (т. Е. Определение тем, о которых говорится в тексте) и обнаружение намерений (т. Е. Определение цели или основной смысл текста), среди прочего, но существует гораздо больше приложений, которые могут вас заинтересовать.
Системы на основе правил
В классификации текста правило шаблон, который можно найти в тексте и теге.Правила обычно состоят из ссылок на морфологические, лексические или синтаксические шаблоны, но они также могут содержать ссылки на другие компоненты языка, такие как семантика или фонология.
Вот пример простого правила классификации описаний продуктов по типу продукта, описанному в тексте:
(HDD | RAM | SSD | Memory) → Hardware
В этом случае система назначит Hardware tag к тем текстам, которые содержат слова HDD , RAM , SSD или Memory .
Наиболее очевидным преимуществом систем, основанных на правилах, является то, что они легко понятны людям. Однако создание сложных систем, основанных на правилах, требует много времени и хороших знаний как в лингвистике, так и в тематике текстов, которые система должна анализировать.
Кроме того, системы, основанные на правилах, сложно масштабировать и поддерживать, потому что добавление новых правил или изменение существующих требует большого анализа и тестирования влияния этих изменений на результаты прогнозов.
Системы на основе машинного обучения
Системы на основе машинного обучения могут делать прогнозы на основе того, что они узнают из прошлых наблюдений. В эти системы необходимо добавить несколько примеров текстов и ожидаемых прогнозов (тегов) для каждого из них. Это называется обучающих данных . Чем более согласованными и точными будут ваши данные о тренировках, тем точнее будут окончательные прогнозы.
При обучении классификатора на основе машинного обучения данные обучения необходимо преобразовать во что-то, что может понять машина, то есть в векторов (т.е. списки чисел, кодирующих информацию). Используя векторы, система может извлекать соответствующие функции (фрагменты информации), которые помогут ей извлекать уроки из существующих данных и делать прогнозы относительно будущих текстов.
Есть несколько способов сделать это, но один из наиболее часто используемых — это пакет слов, векторизация . Вы можете узнать больше о векторизации здесь.
После преобразования текстов в векторы они загружаются в алгоритм машинного обучения вместе с ожидаемыми результатами для создания модели классификации, которая может выбирать, какие функции лучше всего представляют тексты, и делать прогнозы относительно невидимых текстов:
Обученная модель преобразует невидимый текст в вектор, извлекает его соответствующие характеристики и делает прогноз:
Алгоритмы машинного обучения
Существует множество алгоритмов машинного обучения, используемых при классификации текста.Наиболее часто используются семейство алгоритмов Naive Bayes (NB) , машины опорных векторов (SVM) и алгоритмы глубокого обучения.
Семейство наивных алгоритмов Байеса основано на теореме Байеса и условных вероятностях появления слов образца текста в словах набора текстов, принадлежащих данному тегу. Векторы, представляющие тексты, кодируют информацию о том, насколько вероятно, что слова в тексте встретятся в текстах данного тега.С помощью этой информации можно вычислить вероятность принадлежности текста любому заданному тегу в модели. После того, как все вероятности были вычислены для входного текста, модель классификации вернет тег с наибольшей вероятностью в качестве выходных данных для этого входного текста.
Одним из основных преимуществ этого алгоритма является то, что результаты могут быть довольно хорошими, даже если данных для обучения немного.
Машины опорных векторов (SVM) — это алгоритм, который может разделить векторное пространство помеченных текстов на два подпространства: одно пространство, которое содержит большинство векторов, принадлежащих данному тегу, и другое подпространство, которое содержит большинство векторов, которые не принадлежат этому одному тегу.
Классификационные модели, использующие SVM в своей основе, преобразуют тексты в векторы и будут определять, к какой стороне границы, разделяющей векторное пространство для данного тега, принадлежат эти векторы. В зависимости от того, где они приземляются, модель будет знать, принадлежат ли они данному тегу или нет.
Самым важным преимуществом использования SVM является то, что результаты обычно лучше, чем результаты, полученные с помощью наивного байесовского метода. Однако для SVM требуется больше вычислительных ресурсов.
Глубокое обучение — это набор алгоритмов и методов, которые используют «искусственные нейронные сети» для обработки данных во многом так же, как это делает человеческий мозг.Эти алгоритмы используют огромные объемы обучающих данных (миллионы примеров) для генерации семантически богатых представлений текстов, которые затем могут быть введены в модели на основе машинного обучения различных типов, которые будут делать гораздо более точные прогнозы, чем традиционные модели машинного обучения:
Гибрид Системы
Гибридные системы обычно содержат в своей основе системы на основе машинного обучения и системы на основе правил для улучшения прогнозов
Оценка
Производительность классификатора обычно оценивается с помощью стандартных показателей, используемых в области машинного обучения: точность , точность , отзыв и Оценка F1 .Понимание того, что они означают, даст вам более четкое представление о том, насколько хороши ваши классификаторы при анализе ваших текстов.
Также важно понимать, что оценка может выполняться на фиксированном наборе тестирования (т.е. наборе текстов, для которого нам известны ожидаемые выходные теги) или с помощью перекрестной проверки (т.е. метода, который разделяет ваши обучающие данные в разные сгибы, чтобы вы могли использовать некоторые подмножества своих данных для целей обучения, а некоторые — для целей тестирования, см. ниже).
Оценка точности, точности, отзыва и F1
Точность — это количество правильных прогнозов, сделанных классификатором, деленное на общее количество прогнозов. В общем, точность сама по себе не является хорошим показателем производительности. Например, когда категории несбалансированы, то есть когда есть одна категория, которая содержит намного больше примеров, чем все другие, прогнозирование всех текстов как принадлежащих этой категории вернет высокий уровень точности. Это известно как парадокс точности.Чтобы получить лучшее представление о производительности классификатора, вы можете вместо этого рассмотреть вопрос о точности и отзыве.
Точность указывает, сколько текстов было предсказано правильно из тех, которые были предсказаны как принадлежащие данному тегу. Другими словами, точность берет количество текстов, которые были правильно предсказаны как положительные для данного тега, и делит его на количество текстов, которые были предсказаны (правильно и неправильно) как принадлежащие этому тегу.
Мы должны помнить, что точность дает информацию только в тех случаях, когда классификатор предсказывает, что текст принадлежит данному тегу.Это может быть особенно важно, например, если вы хотите генерировать автоматические ответы на пользовательские сообщения. В этом случае, прежде чем отправлять автоматический ответ, вы хотите знать наверняка, что отправите правильный ответ, верно? Другими словами, если ваш классификатор говорит, что сообщение пользователя принадлежит определенному типу сообщения, вы хотите, чтобы классификатор сделал правильное предположение. Это означает, что вам нужна высокая точность для этого типа сообщения.
Напоминание указывает, сколько текстов было предсказано правильно из тех, которые должны были быть предсказаны как принадлежащие данному тегу.Другими словами, функция отзыва берет количество текстов, которые были правильно предсказаны как положительные для данного тега, и делит его на количество текстов, которые были либо правильно предсказаны как принадлежащие тегу, либо которые были неверно предсказаны как не принадлежащие тегу.
Отзыв может оказаться полезным при маршрутизации заявок в службу поддержки, например, соответствующей группе. Может быть желательно, чтобы автоматизированная система обнаруживала как можно больше заявок для критического тега (например, заявок около «Беспорядки / время простоя» ) за счет выполнения некоторых неверных прогнозов в процессе.В этом случае прогнозирование поможет выполнить начальную маршрутизацию и как можно скорее решить большинство этих критических проблем. Если прогноз неверен, билет будет перенаправлен членом команды. При обработке тысяч заявок в неделю высокий уровень отзыва (конечно же, с хорошим уровнем точности) может сэкономить командам поддержки много времени и позволить им быстрее решать критические проблемы.
Оценка F1 — гармоничное средство точности и отзывчивости. Он сообщает вам, насколько хорошо работает ваш классификатор, если одинаковое значение придается точности и отзыву.В целом, оценка F1 является гораздо лучшим показателем эффективности классификатора, чем точность.
Перекрестная проверка
Перекрестная проверка довольно часто используется для оценки производительности текстовых классификаторов. Метод прост. Прежде всего, обучающий набор данных случайным образом разбивается на несколько подмножеств одинаковой длины (например, 4 подмножества по 25% исходных данных каждое). Затем все подмножества, кроме одного, используются для обучения классификатора (в данном случае 3 подмножества с 75% исходных данных), и этот классификатор используется для прогнозирования текстов в оставшемся подмножестве.Затем вычисляются все показатели производительности (то есть точность, точность, отзыв, F1 и т. Д.). Наконец, процесс повторяется с новой тестовой складкой до тех пор, пока все складки не будут использованы для целей тестирования.
После использования всех складок вычисляются средние показатели производительности и процесс оценки завершается.
Извлечение текста относится к процессу распознавания структурированной информации из неструктурированного текста. Например, может быть полезно автоматически определять наиболее релевантные ключевые слова из фрагмента текста, определять названия компаний в новостной статье, обнаруживать арендодателей и арендаторов в финансовом контракте или определять цены в описаниях продуктов.
Регулярные выражения
Регулярные выражения (также известные как регулярные выражения) работают как эквивалент правил, определенных в задачах классификации. В этом случае регулярное выражение определяет шаблон символов, который будет связан с тегом.
Например, шаблон ниже обнаружит большинство адресов электронной почты в тексте, если им предшествуют и следуют пробелы:
(? I) \ b (?: [A-zA-Z0-9 _-.] +) @ ( ?: (?: [[0-9] {1,3}. [0-9] {1,3}. [0-9] {1,3}.) | (?: (?: [A- zA-Z0-9 -] +.) +)) (?: [a-zA-Z] {2,4} | [0-9] {1,3}) (?:]?) \ b
Обнаружив это совпадение в текстах и назначив ему тег email , мы можем создать элементарное средство извлечения адресов электронной почты.
У такого подхода есть очевидные плюсы и минусы. С другой стороны, вы можете быстро создавать экстракторы текста и получать хорошие результаты при условии, что вы найдете правильные шаблоны для того типа информации, которую хотите обнаружить. С другой стороны, регулярные выражения могут быть чрезвычайно сложными и их может быть действительно сложно поддерживать и масштабировать, особенно когда требуется много выражений для извлечения желаемых шаблонов.
Условные случайные поля
Условные случайные поля (CRF) — это статистический подход, часто используемый при извлечении текста на основе машинного обучения.Этот подход изучает образцы, которые должны быть извлечены, путем взвешивания набора характеристик последовательностей слов, которые появляются в тексте. Используя CRF, мы можем добавить несколько переменных, которые зависят друг от друга, к шаблонам, которые мы используем для обнаружения информации в текстах, такой как синтаксическая или семантическая информация.
Это обычно генерирует гораздо более богатые и сложные шаблоны, чем использование регулярных выражений, и потенциально может кодировать гораздо больше информации. Однако для его реализации необходимы дополнительные вычислительные ресурсы, поскольку все функции должны быть рассчитаны для всех рассматриваемых последовательностей, и все веса, присвоенные этим функциям, должны быть изучены до определения, должна ли последовательность принадлежать тегу. или нет.
Одним из основных преимуществ подхода CRF является его способность к обобщению. После того, как экстрактор был обучен с использованием подхода CRF для текстов определенной области, он будет иметь возможность достаточно хорошо обобщить то, что он изучил, на другие области.
Экстракторы
иногда оцениваются путем вычисления тех же стандартных показателей производительности, которые мы объяснили выше для классификации текста, а именно: точность , точность , отзыв и оценка F1 .Однако эти показатели не учитывают частичное совпадение шаблонов. Чтобы извлеченный сегмент был действительно положительным для тега, он должен идеально совпадать с сегментом, который должен был быть извлечен.
Рассмотрим следующий пример:
‘Ваш рейс отправится 14 января 2020 года в 15:30 из SFO’
Если мы создали средство извлечения даты, мы ожидаем, что он вернется 14 января 2020 года в виде дата из текста выше, верно? Итак, если бы вывод экстрактора был 14 января 2020 г., мы бы посчитали его истинным положительным результатом для тега DATE .
А что, если бы выход экстрактора был 14 января? Вы бы сказали, что добыча была плохой? Вы бы сказали, что это ложное срабатывание для тега DATE ? Чтобы зафиксировать частичные совпадения, подобные этому, можно использовать некоторые другие показатели производительности для оценки производительности экстракторов. Одним из примеров этого является семейство показателей ROUGE.
ROUGE (ориентированный на отзыв дублер для оценки Gisting) — это семейство показателей, используемых в областях машинного перевода и автоматического резюмирования, которые также можно использовать для оценки производительности экстракторов текста.Эти метрики в основном вычисляют длину и количество последовательностей, которые перекрываются между исходным текстом (в данном случае нашим исходным текстом) и переведенным или обобщенным текстом (в данном случае нашим извлечением).
В зависимости от длины единиц, перекрытие которых вы хотите сравнить, вы можете определить метрику ROUGE-n (для единиц длины n ) или вы можете определить метрику ROUGE-LCS или ROUGE-L, если вы намереваетесь сравнить самую длинную общую последовательность (LCS).
4. Визуализируйте свои текстовые данные
Теперь вы знаете множество методов анализа текста для разбивки данных, но что вы делаете с результатами? Инструменты бизнес-аналитики (BI) и визуализации данных позволяют легко понять ваши результаты на поразительных информационных панелях, выявить закономерности, тенденции и незамедлительно дать действенную информацию в общих чертах или мельчайших деталях.
Визуализация данных повышает ценность результатов интеллектуального анализа текста за счет преобразования сложных концепций в убедительные и легкие для понимания визуальные эффекты. Все дело в высококачественной аналитической информации, которая приводит к умным бизнес-решениям, основанным на данных!
MonkeyLearn Studio — это универсальный инструмент для сбора, анализа и визуализации данных. Методы машинного обучения глубокого обучения позволяют выбрать необходимый анализ текста (извлечение ключевых слов, анализ тональности, классификация аспектов и т. Д.) И объединить их вместе для одновременной работы.
Вы сразу поймете важность текстовой аналитики. Просто загрузите свои данные и визуализируйте результаты, чтобы получить ценные сведения. Все это работает вместе в едином интерфейсе, поэтому вам больше не нужно загружать и скачивать между приложениями.
Взгляните на панель инструментов MonkeyLearn Studio ниже, где мы провели анализ настроений на основе аспектов по отзывам клиентов о Zoom. Обзоры сначала сортируются по «аспектам» или категориям (удобство использования, поддержка, надежность и т. Д.), Затем каждая категория анализируется по настроениям, чтобы показать полярность мнений.
Вы можете видеть, что отдельные обзоры организованы по дате и времени, поэтому вы можете следить за аспектами и настроениями, поскольку они меняются с течением времени. Представьте, что этот анализ используется для тысяч упоминаний вашего бренда в социальных сетях, в обзорах продуктов или в обращениях в службу поддержки клиентов.
Теперь вы можете поиграть с общедоступной информационной панелью MonkeyLearn Studio, чтобы убедиться, насколько легко ею пользоваться. Поиск по индивидуальному настроению, дате, категории и т. Д. Самое лучшее в MonkeyLearn Studio — это то, что вы можете добавлять или удалять анализы, добавлять новые данные и изменять визуализации прямо на панели инструментов.
Бесплатный инструмент визуализации Google позволяет создавать интерактивные отчеты с использованием самых разных данных. После того, как вы импортировали данные, вы можете использовать различные инструменты для создания отчета и превратить ваши данные в впечатляющую визуальную историю. Делитесь результатами с отдельными людьми или группами, публикуйте их в Интернете или встраивайте на свой веб-сайт.
Looker — это платформа для анализа бизнес-данных, предназначенная для передачи значимых данных любому сотруднику компании. Идея состоит в том, чтобы позволить командам получить более полное представление о том, что происходит в их компании.
Вы можете подключаться к различным базам данных и автоматически создавать модели данных, которые можно полностью настроить в соответствии с конкретными потребностями. Взгляните сюда, чтобы начать.
Tableau — это инструмент бизнес-аналитики и визуализации данных с интуитивно понятным и удобным для пользователя подходом (не требующий технических навыков). Tableau позволяет организациям работать практически с любым существующим источником данных и предоставляет мощные возможности визуализации с более продвинутыми инструментами для разработчиков.
Для всех, кто хочет попробовать, доступна пробная версия.Узнайте, как выполнять анализ текста в Tableau.
Приложения и примеры анализа текста
Знаете ли вы, что 80% бизнес-данных — это текст? Текст присутствует во всех основных бизнес-процессах, от заявок в службу поддержки до отзывов о продуктах и онлайн-взаимодействий с клиентами. Автоматический анализ текста в реальном времени может помочь вам справиться со всеми этими данными с помощью широкого спектра бизнес-приложений и вариантов использования. Повысьте эффективность и сократите повторяющиеся задачи, которые часто имеют большое влияние на текучесть кадров.Лучше понимать мнения клиентов, не просматривая миллионы сообщений в социальных сетях, онлайн-обзоры и ответы на опросы.
Если вы работаете в сфере обслуживания клиентов, продуктов, маркетинга или продаж, существует ряд приложений для анализа текста, позволяющих автоматизировать процессы и получать информацию из реального мира. И, что самое главное, для этого вам не понадобится опыт в области науки о данных или инженерии.
Мониторинг социальных сетей
Допустим, вы работаете в Uber и хотите знать, что пользователи говорят о бренде.Вы читали положительные и отрицательные отзывы в Twitter и Facebook. Но каждый день отправляется 500 миллионов твитов, а Uber ежемесячно получает тысячи упоминаний в социальных сетях. Можете ли вы представить себе анализ всех их вручную?
Здесь на помощь приходит анализ тональности, чтобы проанализировать мнение о данном тексте. Анализируя ваши упоминания в социальных сетях с помощью модели анализа настроений, вы можете автоматически разделить их на положительных , нейтральных или отрицательных .Затем пропустите их через анализатор тем, чтобы понять тему каждого текста. Выполняя аспектно-ориентированный анализ настроений, вы можете автоматически определять причины положительных или отрицательных упоминаний и получать такую информацию, как:
Какая основная жалоба на Uber в социальных сетях?
Уровень успешности обслуживания клиентов Uber — люди довольны или недовольны этим?
Что нравится пользователям Uber в сервисе, когда они упоминают Uber положительно?
Допустим, вы только что добавили новую услугу в Uber.Например, Uber Eats. Это решающий момент, и ваша компания хочет знать, что люди говорят о Uber Eats, чтобы вы могли как можно скорее исправить любые сбои и усовершенствовать лучшие функции. Вы также можете использовать аспектно-ориентированный анализ настроений в своих профилях Facebook, Instagram и Twitter для любых упоминаний Uber Eats и обнаружения таких вещей, как:
Довольны ли люди до сих пор с Uber Eats?
Какую проблему нужно исправить наиболее срочно?
Как мы можем включить положительные истории в наши маркетинговые и PR-коммуникации?
Вы можете использовать анализ текста не только для отслеживания упоминаний вашего бренда в социальных сетях, но и для отслеживания упоминаний ваших конкурентов.Клиент жалуется на услуги конкурента? Это дает вам возможность привлечь потенциальных клиентов и показать им, насколько лучше ваш бренд.
Мониторинг бренда
Следите за комментариями о вашем бренде в режиме реального времени, где бы они ни появлялись (социальные сети, форумы, блоги, сайты обзоров и т. Д.). Вы сразу поймете, когда возникнет что-то негативное, и сможете использовать положительные комментарии в своих интересах.
Сила отрицательных отзывов достаточно велика: 40% потребителей откладывают покупку, если у компании есть отрицательные отзывы.Рассерженный клиент, жалующийся на плохое обслуживание клиентов, может распространяться как лесной пожар в считанные минуты: друг делится этим, затем другой, затем еще один … И прежде, чем вы это узнаете, негативные комментарии стали вирусными.
Узнайте, как репутация вашего бренда меняется с течением времени.
Сравните репутацию вашего бренда с репутацией вашего конкурента.
Определите, какие аспекты наносят ущерб вашей репутации.
Определите, какие элементы повышают репутацию вашего бренда в онлайн-СМИ.
Определите потенциальные PR-кризисы, чтобы справиться с ними как можно скорее.
Настройтесь на данные за определенный момент, например, день запуска нового продукта или подачи заявки на IPO. Просто проведите анализ настроений в социальных сетях и упоминания в прессе в этот день, чтобы узнать, что люди говорят о вашем бренде.
Сделайте репост положительных отзывов о своем бренде, чтобы привлечь внимание публики.
Служба поддержки клиентов
Несмотря на опасения и ожидания многих людей, анализ текста не означает, что обслуживание клиентов будет полностью автоматизировано.Это просто означает, что компании могут оптимизировать процессы, чтобы команды могли тратить больше времени на решение проблем, требующих взаимодействия с людьми. Таким образом компании смогут увеличить удержание, учитывая, что 89 процентов клиентов меняют бренды из-за плохого обслуживания клиентов. Но как анализ текста может помочь службе поддержки вашей компании?
Маркировка билетов
Позвольте машинам делать всю работу за вас. Анализ текста автоматически определяет темы и маркирует каждый тикет. Вот как это работает:
Модель анализирует язык и выражения на языке клиента, например, «Я получил неправильный заказ.
Затем он сравнивает это с другими подобными разговорами.
Наконец, он находит совпадение и автоматически маркирует билет. В этом случае это может быть тег Shipping Problems .
Это происходит автоматически при поступлении нового тикета, освобождая агентов клиентов, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах.
Маршрутизация и сортировка билетов: найдите подходящего человека для работы
Машинное обучение может считывать заявку на предмет или срочность и автоматически направлять ее в соответствующий отдел или сотрудника.
Например, для SaaS-компании, которая получает билет клиента с просьбой о возмещении, система интеллектуального анализа текста определит, какая команда обычно занимается вопросами выставления счетов, и отправит им билет. Если в билете написано что-то вроде «Как мне интегрировать ваш API с Python?» , он пойдет прямо к команде, отвечающей за помощь в интеграции.
Аналитика билетов: узнавайте больше от своих клиентов
Что обычно оценивается для определения эффективности работы группы обслуживания клиентов? Общие KPI: , время первого отклика , среднее время до разрешения (т.е.е. сколько времени требуется вашей команде для решения проблем) и удовлетворенность клиентов (CSAT). И, давайте посмотрим правде в глаза, общая удовлетворенность клиентов во многом зависит от первых двух показателей.
Но как мы можем получить актуальную информацию CSAT из разговоров с клиентами? Как мы можем определить, доволен ли клиент способ решения проблемы? Или если они выразили разочарование по поводу решения проблемы?
В этой ситуации можно использовать анализ тональности на основе аспектов. Этот тип анализа текста исследует чувства и темы, стоящие за словами по различным каналам поддержки, таким как заявки в службу поддержки, разговоры в чате, электронные письма и опросы CSAT.Модель анализа текста может понимать слова или выражения, чтобы определить взаимодействие со службой поддержки как Положительное , Отрицательное или нейтральное , понять, что было упомянуто (например, Service или UI / UX ), и даже определить настроения за словами (например, Печаль , Гнев и т. д.).
Выявление срочности: уделите приоритетное внимание обращению срочно
«С чего мне начать?» — это вопрос, который часто задают себе представители службы поддержки клиентов.Срочность, безусловно, хорошая отправная точка, но как определить уровень срочности, не тратя драгоценное время на размышления?
Программное обеспечение для интеллектуального анализа текста может определить уровень срочности заявки клиента и пометить его соответствующим образом. Обращения в службу поддержки со словами и выражениями, обозначающими срочность, например «как можно скорее» или «сразу же» , должным образом помечены как Priority .
Чтобы увидеть, как анализ текста работает для определения срочности, ознакомьтесь с этой демонстрационной моделью обнаружения срочности MonkeyLearn.
Голос клиента (VoC) и отзывы клиентов
Когда вы получаете клиента, ключевым моментом становится удержание, поскольку привлечение новых клиентов обходится в 5-25 раз дороже, чем удержание уже имеющихся. Вот почему пристальное внимание к голосу клиента может дать вашей компании четкое представление об уровне удовлетворенности клиентов и, как следствие, их удержании. Кроме того, это может дать вам полезную информацию, чтобы расставить приоритеты в дорожной карте продукта с точки зрения клиента.
Анализ ответов NPS
Возможно, у вашего бренда уже есть опрос об удовлетворенности клиентов, наиболее распространенным из которых является Net Promoter Score (NPS). В этом опросе задается вопрос: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете [бренд] другу или коллеге?» . Ответ — оценка от 0 до 10, и результат делится на три группы: промоутеров , пассивных и недоброжелателей .
Но вот и сложная часть: в конце есть открытый вопрос-ответ: «Почему вы выбрали Х-балл?» Ответ может дать вашей компании бесценную информацию.Без текста вам остается только догадываться, что пошло не так. А теперь, благодаря анализу текста, вам больше не нужно вручную читать эти открытые ответы.
Вы можете делать то же, что и Promoter.io: извлекать основные ключевые слова из отзывов клиентов, чтобы понять, что хвалят или критикуют в вашем продукте. Упоминается ли ключевое слово «Продукт» в основном промоутерами или недоброжелателями? Обладая этой информацией, вы сможете использовать свое время, чтобы получить максимальную отдачу от ответов NPS и начать действовать.
Другой вариант — следовать по стопам Retently, используя текстовый анализ для классификации ваших отзывов по различным темам, таким как Поддержка клиентов, Дизайн продукта, и Характеристики продукта, , затем анализируйте каждый тег с анализом настроений, чтобы увидеть, насколько положительно или отрицательно клиенты чувствовать по каждой теме. Теперь они знают, что они на правильном пути с дизайном продукта, но им еще нужно работать над функциями продукта.
Анализ опросов клиентов
Есть ли у вашей компании еще одна система опросов клиентов? Если это система выставления оценок или закрытые вопросы, проанализировать ответы будет несложно: просто вычислите числа.
Однако, если у вас есть опрос с открытым текстом, независимо от того, предоставляется ли он по электронной почте или в виде онлайн-формы, вы можете отказаться от ручной пометки каждого отдельного ответа, позволив анализу текста сделать эту работу за вас. Помимо экономии времени, вы также можете иметь согласованные критерии маркировки без ошибок, 24/7.
Business Intelligence
Анализ данных лежит в основе каждой операции бизнес-аналитики. Итак, что может сделать компания, чтобы понять, например, тенденции продаж и показатели с течением времени? С помощью числовых данных команда бизнес-аналитики может определить, что происходит (например, продажи X снижаются), но не , почему .Цифры легко анализировать, но они также несколько ограничены. С другой стороны, текстовые данные являются наиболее распространенным форматом бизнес-информации и могут предоставить вашей организации ценную информацию о ваших операциях. Анализ текста с помощью машинного обучения может автоматически анализировать эти данные для немедленного анализа.
Например, вы можете запустить извлечение ключевых слов и анализ настроений в ваших упоминаниях в социальных сетях, чтобы понять, на что люди жалуются на ваш бренд.
Вы также можете запустить анализ настроений на основе аспектов для отзывов клиентов, в которых упоминается плохое качество обслуживания клиентов. В конце концов, 67% потребителей называют плохой клиентский опыт одной из основных причин ухода. Может быть, это плохая поддержка, неисправная функция, неожиданный простой или внезапное изменение цены. Анализ отзывов клиентов может пролить свет на детали, и команда сможет принять соответствующие меры.
А как же ваши конкуренты? Что говорят их обзоры? Пропустите их через свою модель анализа текста и посмотрите, что они делают правильно, а что неправильно, и улучшите ваше собственное принятие решений.
Продажи и маркетинг
Поиск — самая сложная часть процесса продаж. И становится все труднее и труднее. Отдел продаж всегда хочет заключать сделки, что требует повышения эффективности процесса продаж. Но 27% торговых агентов тратят более часа в день на ввод данных, а не на продажу, что означает, что критическое время теряется на административную работу, а не на закрытие сделок.
Анализ текста упрощает выполнение ручных задач по продажам, в том числе:
Обновление статуса сделки как «Не интересует» в вашей CRM.
Оценка потенциальных клиентов на основе описания компании.
Выявление потенциальных клиентов в социальных сетях, выражающих покупательское намерение.
GlassDollar, компания, которая связывает учредителей с потенциальными инвесторами, использует анализ текста, чтобы найти наиболее качественные совпадения. Как? Они используют текстовый анализ для классификации компаний по их описаниям. Результаты, достижения? Они сэкономили дни ручной работы, и прогнозы были точными на 90% после обучения модели классификации текста.Вы можете узнать больше об их опыте работы с MonkeyLearn здесь.
Анализ текста может не только автоматизировать ручные и утомительные задачи, но также может улучшить вашу аналитику, чтобы сделать воронки продаж и маркетинга более эффективными. Например, вы можете автоматически анализировать ответы на ваши электронные письма и разговоры о продажах, чтобы понять, например, падение продаж:
Какие блоки препятствуют заключению сделки?
Что вызывает интерес у покупателя?
Что беспокоит клиентов?
А теперь представьте, что цель вашего отдела продаж — привлечь новый сегмент для вашего SaaS: людей старше 40 лет.Первое впечатление — товар им не нравится, но почему ? Просто отфильтруйте разговоры о продажах этой возрастной группы и запустите их в своей модели анализа текста. Команды продаж могут принимать более обоснованные решения, используя углубленный текстовый анализ разговоров с клиентами.
Наконец, вы можете использовать машинное обучение и анализ текста, чтобы улучшить общий процесс продаж. Например, Drift, маркетинговая платформа для общения, интегрировала MonkeyLearn API, чтобы позволить получателям автоматически отказываться от коммерческих писем в зависимости от того, как они отвечают.
Пора увеличить продажи и перестать тратить драгоценное время на потенциальных клиентов, которые никуда не денутся. Компания Xeneta, занимающаяся морскими перевозками, разработала алгоритм машинного обучения и обучила его определять, какие компании являются потенциальными клиентами, на основе описаний компаний, собранных с помощью FullContact (SaaS-компания, имеющая описания миллионов компаний).
Вы можете сделать то же самое или настроить таргетинг на пользователей, которые посещают ваш веб-сайт:
Получите информацию о том, где работают потенциальные клиенты, используя такую услугу, как Clearbit, и классифицируйте компанию по типу бизнеса, чтобы увидеть, является ли она потенциальным лидером.
Извлекайте информацию, чтобы легко узнать должность пользователя, компанию, в которой он работает, ее вид деятельности и другую важную информацию.
Оттачивайте наиболее квалифицированных потенциальных клиентов и экономьте время на их поиске: торговые представители получат информацию автоматически и сразу же начнут нацеливаться на потенциальных клиентов.
Product Analytics
Представим, что у вашего стартапа есть приложение в магазине Google Play. Вы получаете несколько необычно негативных комментариев.В чем дело?
Вы можете узнать, что происходит за считанные минуты, используя модель анализа текста, которая группирует обзоры по различным тегам, таким как Ease of Use и Integrations. Затем запустите их с помощью модели анализа настроений, чтобы выяснить, положительно или отрицательно отзываются о товарах клиенты. Наконец, с помощью MonkeyLearn Studio можно создавать графики и отчеты для визуализации и определения приоритетов проблем продукта.
Мы сделали это с помощью обзоров Slack с сайта обзора продуктов Capterra и получили довольно интересные выводы.Вот как это сделать:
Мы проанализировали отзывы с помощью аспектно-ориентированного анализа тональности и распределили их по основным темам и настроениям.
Мы извлекли ключевые слова с помощью средства извлечения ключевых слов, чтобы понять, почему отзывы, помеченные как «Эффективность-Качество-Надежность» , как правило, являются отрицательными.
Ресурсы для анализа текста
Существует ряд ценных ресурсов, которые помогут вам начать работу со всем, что может предложить анализ текста.
API анализа текста
Вы можете использовать библиотеки с открытым исходным кодом или API SaaS для создания решения для анализа текста, которое соответствует вашим потребностям. Библиотеки с открытым исходным кодом требуют много времени и технических ноу-хау, в то время как инструменты SaaS часто можно запустить сразу же и практически не требовать опыта программирования.
Библиотеки с открытым исходным кодом
Python
Python — наиболее широко используемый язык в научных вычислениях, точка. Такие инструменты, как NumPy и SciPy, сделали его быстрым, динамичным языком, который вызывает библиотеки C и Fortran там, где требуется производительность.
Эти вещи в сочетании с процветающим сообществом и разнообразным набором библиотек для реализации моделей обработки естественного языка (NLP) сделали Python одним из наиболее предпочтительных языков программирования для анализа текста.
NLTK
NLTK, набор инструментов для естественного языка, является лучшей в своем классе библиотекой для задач анализа текста. NLTK используется во многих университетских курсах, поэтому на нем написано много кода, и нет недостатка в пользователях, знакомых как с библиотекой, так и с теорией NLP, которые могут помочь ответить на ваши вопросы.
SpaCy
SpaCy — это промышленная статистическая библиотека НЛП. Помимо обычных функций, он добавляет интеграцию с глубоким обучением и модели сверточных нейронных сетей для нескольких языков.
В отличие от NLTK, которая является исследовательской библиотекой, SpaCy стремится быть проверенной в боевых условиях производственной библиотекой для анализа текста.
Scikit-learn
Scikit-learn — это полный и зрелый набор инструментов для машинного обучения для Python, построенный на основе NumPy, SciPy и matplotlib, что дает ему отличную производительность и гибкость для построения моделей анализа текста.
TensorFlow
Разработанная Google, TensorFlow на сегодняшний день является наиболее широко используемой библиотекой для распределенного глубокого обучения. Глядя на этот график, мы видим, что TensorFlow опережает конкурентов:
PyTorch
PyTorch — это платформа глубокого обучения, созданная Facebook и специально предназначенная для глубокого обучения. PyTorch — это библиотека, ориентированная на Python, которая позволяет вам определять большую часть архитектуры вашей нейронной сети в терминах кода Python и только внутренне имеет дело с низкоуровневым высокопроизводительным кодом.
Keras
Keras — широко используемая библиотека глубокого обучения, написанная на Python. Он разработан для обеспечения быстрой итерации и экспериментирования с глубокими нейронными сетями, и как библиотека Python он уникально удобен для пользователя.
Важной особенностью Keras является то, что он предоставляет, по сути, абстрактный интерфейс для глубоких нейронных сетей. Фактические сети могут работать поверх Tensorflow, Theano или других бэкэндов. Эта внутренняя независимость делает Keras привлекательным вариантом с точки зрения его долгосрочной жизнеспособности.
Разрешающая лицензия MIT делает его привлекательным для компаний, стремящихся разрабатывать собственные модели.
R
R — лучший язык для решения любых статистических задач. Его коллекция библиотек (13711 на момент написания статьи о CRAN намного превосходит возможности любого другого языка программирования для статистических вычислений и больше, чем у многих других экосистем. Короче говоря, если вы решите использовать R для чего-либо, связанного со статистикой, вы не будете окажетесь в ситуации, когда вам придется изобретать велосипед, не говоря уже о целой пачке.
Caret
Caret — это пакет R, предназначенный для создания полных конвейеров машинного обучения с инструментами для всего, от приема и предварительной обработки данных, выбора функций и автоматической настройки модели.
mlr
Проект «Машинное обучение в R» (сокращенно mlr) предоставляет полный набор инструментов машинного обучения для языка программирования R, который часто используется для анализа текста.
Java
Java не нуждается в представлении. Язык может похвастаться впечатляющей экосистемой, которая выходит за рамки самой Java и включает библиотеки других языков JVM, таких как Scala и Clojure.Помимо этого, JVM протестирована в боевых условиях, на ее разработку и настройку производительности были потрачены тысячи человеко-лет, поэтому Java, вероятно, обеспечит вам лучшую в своем классе производительность для всей вашей работы по НЛП с анализом текста.
CoreNLP
Стэнфордский проект CoreNLP предоставляет проверенный и активно поддерживаемый инструментарий НЛП. Хотя он написан на Java, у него есть API для всех основных языков, включая Python, R и Go.
OpenNLP
Проект Apache OpenNLP — еще один набор инструментов машинного обучения для НЛП.Его можно использовать на любом языке платформы JVM.
Weka
Weka — это библиотека Java для машинного обучения под лицензией GPL, разработанная в Университете Вайкато в Новой Зеландии. В дополнение к исчерпывающему набору API-интерфейсов машинного обучения Weka имеет графический пользовательский интерфейс под названием Explorer , который позволяет пользователям в интерактивном режиме разрабатывать и изучать свои модели.
Weka поддерживает извлечение данных из баз данных SQL напрямую, а также глубокое обучение с помощью платформы deeplearning4j.
SaaS API
Использование SaaS API для анализа текста имеет множество преимуществ:
Большинство инструментов SaaS представляют собой простые plug-and-play решения без библиотек для установки и без новой инфраструктуры.
API-интерфейсы SaaS предоставляют готовые решения. Вы даете им данные, а они возвращают анализ. Все остальные проблемы — производительность, масштабируемость, ведение журнала, архитектура, инструменты и т. Д. — перекладываются на сторону, ответственную за поддержку API.
Часто вам просто нужно написать несколько строк кода, чтобы вызвать API и получить обратно результаты.
API-интерфейсы SaaS обычно предоставляют готовые интеграции с инструментами, которые вы, возможно, уже используете. Это позволит вам создать действительно решение без кода. Узнайте, как интегрировать анализ текста с Google Таблицами.
Некоторые из наиболее известных SaaS-решений и API-интерфейсов для анализа текста включают:
В настоящее время идет дискуссия о построении и покупке, когда речь идет о приложениях для анализа текста: создайте свой собственный инструмент с помощью программного обеспечения с открытым исходным кодом или используйте Инструмент анализа текста SaaS?
Создание собственного программного обеспечения с нуля может быть эффективным и полезным, если у вас есть годы опыта в области науки о данных и инженерии, но это требует много времени и может стоить сотни тысяч долларов.С другой стороны, инструменты SaaS
— отличный способ погрузиться в работу. Они могут быть простыми, легкими в использовании и столь же мощными, как создание собственной модели с нуля. MonkeyLearn — это платформа для анализа текста SaaS с десятками предварительно обученных моделей. Или вы можете настроить свой собственный, часто всего за несколько шагов для получения столь же точных результатов. И все это без опыта программирования.
Учебные наборы данных
Если вы поговорите с любым специалистом в области науки о данных, он скажет вам, что истинным узким местом для построения лучших моделей являются не новые и лучшие алгоритмы, а больше данных.
Действительно, в машинном обучении данные являются королем: простая модель, учитывая тонны данных, вероятно, превзойдет ту, которая использует все уловки из книги, чтобы превратить каждый бит обучающих данных в осмысленный ответ.
Итак, вот несколько высококачественных наборов данных, которые вы можете использовать для начала:
Тематическая классификация
Набор данных новостей Reuters: один из самых популярных наборов данных для классификации текста; он содержит тысячи статей от Reuters, разделенных на 135 категорий в соответствии с их тематикой, например, «Политика», «Экономика», «Спорт» и «Бизнес».
20 групп новостей: очень известный набор данных, содержащий более 20 тыс. Документов по 20 различным темам.
Анализ настроений
Обзоры продуктов: набор данных с миллионами отзывов покупателей о продуктах на Amazon.
Twitter настроения авиакомпаний на Kaggle: еще один широко используемый набор данных для начала работы с анализом настроений. Он содержит более 15 тысяч твитов об авиакомпаниях (помеченных как положительные, нейтральные или отрицательные).
Первые дебаты Республиканской партии в Twitter: еще один полезный набор данных с более чем 14000 помеченных твитов (положительных, нейтральных и отрицательных) из первых дебатов Республиканской партии в 2016 году.
Другие популярные наборы данных
Спамбаза: этот набор данных содержит 4601 сообщение электронной почты, помеченное как спам, а не как спам.
SMS Spam Collection: еще один набор данных для обнаружения спама. Он содержит более 5 тыс. SMS-сообщений, помеченных как спам, а не как спам.
Разжигание ненависти и ненормативная лексика: набор данных, содержащий более 24 тыс. Помеченных твитов, сгруппированных по трем тегам: чистые, разжигающие ненависть и оскорбительные выражения.
Поиск больших объемов и высококачественных обучающих наборов данных — самая важная часть анализа текста, более важная, чем выбор языка программирования или инструментов для создания моделей. Помните, что конвейер машинного обучения с наилучшей архитектурой бесполезен, если его модели основаны на ненадежных данных.
Учебники по анализу текста
Лучший способ учиться — это делать.
Сначала мы рассмотрим учебники для конкретных языков программирования с использованием инструментов с открытым исходным кодом для анализа текста.Это поможет вам глубже понять доступные инструменты для выбранной вами платформы.
Затем мы рассмотрим пошаговое руководство по MonkeyLearn, чтобы вы могли сразу приступить к анализу текста.
Учебники с использованием библиотек с открытым исходным кодом
В этом разделе мы рассмотрим различные учебные пособия по анализу текста на основных языках программирования для машинного обучения, которые мы перечислили выше.
Python
NLTK
Официальная книга NLTK — это полный ресурс, который учит вас NLTK от начала до конца.Кроме того, справочная документация является полезным ресурсом для консультации во время разработки.
Другие полезные руководства включают:
SpaCy
spaCy 101: все, что вам нужно знать: часть официальной документации, это руководство показывает вам все, что вам нужно знать, чтобы начать использовать SpaCy.
В этом руководстве показано, как создать конвейер WordNet с помощью SpaCy.
Кроме того, существует официальная документация по API, в которой объясняется архитектура и API SpaCy.
Если вы предпочитаете длинный текст, существует ряд книг о SpaCy или с его участием:
Scikit-learn
Официальная документация scikit-learn содержит ряд руководств по базовому использованию scikit-learn, построению конвейеров. , и оценивающих оценщиков.
Scikit-learn Tutorial: Machine Learning in Python показывает, как использовать scikit-learn и Pandas для исследования набора данных, его визуализации и обучения модели.
Для читателей, которые предпочитают книги, есть несколько вариантов:
Keras
На официальном веб-сайте Keras есть обширный API, а также учебная документация.Для читателей, которые предпочитают длинный текст, рекомендуется обратиться к книге «Глубокое обучение с Керасом». В книге используются примеры из реальной жизни, чтобы дать вам четкое представление о Керасе.
Другие руководства:
Практическая классификация текста с помощью Python и Keras: в этом руководстве реализована модель анализа настроений с использованием Keras и показано, как обучать, оценивать и улучшать эту модель.
Классификация текста в Keras: в этой статье строится простой классификатор текста для набора данных новостей Reuters.Он классифицирует текст статьи по ряду категорий, таких как спорт, развлечения и технологии.
TensorFlow
TensorFlow Tutorial для начинающих знакомит с математикой, лежащей в основе TensorFlow, и включает примеры кода, которые запускаются в браузере, что идеально подходит для исследования и обучения. Цель урока — классифицировать уличные знаки.
Книга «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» поможет вам получить интуитивное понимание машинного обучения с помощью TensorFlow и scikit-learn.
Наконец, есть официальное руководство по началу работы с TensorFlow.
PyTorch
Официальное руководство по началу работы от PyTorch показывает вам основы PyTorch. Если вас интересует что-то более практичное, ознакомьтесь с этим руководством по чат-боту; он показывает вам, как создать чат-бота с помощью PyTorch.
Учебник «Глубокое обучение для НЛП с помощью PyTorch» — это мягкое введение в идеи, лежащие в основе глубокого обучения, и их применение в PyTorch.
Наконец, официальный справочник API объясняет функционирование каждого отдельного компонента.
R
Caret
Краткое введение в пакет Caret показывает, как обучить и визуализировать простую модель. Практическое руководство по машинному обучению в R показывает, как подготовить данные, построить и обучить модель, а также оценить ее результаты. Наконец, у вас есть официальная документация, которая очень полезна для начала работы с Caret.
mlr
Для тех, кто предпочитает длинный текст, на arXiv можно найти обширный учебник по MLR. Это больше похоже на книгу, чем на статью, и в ней есть обширные и подробные образцы кода для использования mlr.
Java
CoreNLP
Если вы хотите узнать о CoreNLP, вам следует ознакомиться с учебным пособием Linguisticsweb.org, в котором объясняется, как быстро начать работу и выполнить ряд простых задач NLP из командной строки. Кроме того, в этом руководстве CloudAcademy показано, как использовать CoreNLP и визуализировать его результаты. Вы также можете ознакомиться с этим руководством, посвященным анализу настроений с помощью CoreNLP. Наконец, есть это руководство по использованию CoreNLP с Python, которое полезно для начала работы с этой структурой.
OpenNLP
Перво-наперво: официальное руководство Apache OpenNLP должно быть отправная точка. Книга «Укрощение текста» была написана разработчиком OpenNLP и использует фреймворк, чтобы показать читателю, как реализовать анализ текста. Более того, это руководство проведет вас по полной экскурсии по OpenNLP, включая токенизацию, часть тегов речи, синтаксический анализ предложений и разбиение на части.
Weka
В библиотеке Weka есть официальная книга «Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения», которая пригодится для знакомства с Weka.
Если вы предпочитаете видео тексту, существует также ряд MOOC, использующих Weka:
Практическое руководство по анализу текста с помощью MonkeyLearn
Представьте, что производительность вашей службы поддержки падает: вручную классифицируйте темы и отправьте каждый запрос в соответствующий отдел. делая их работу очень сложной.
Вы готовы к использованию решения для машинного обучения, но у вашей команды разработчиков просто нет времени или опыта, и вы не хотите нанимать новых сотрудников.
Хорошая новость заключается в том, что MonkeyLearn предлагает простую и удобную платформу для создания собственных моделей анализа текста без использования кода или машинного обучения.
Следуйте приведенным ниже пошаговым руководствам по классификации и извлечению текста, чтобы узнать, как начать анализ текста с помощью машинного обучения всего за несколько минут. Это безболезненно и легко.
Создайте свой собственный текстовый классификатор
1. Создайте новую модель
Сначала перейдите на панель управления и нажмите «Создать модель», затем выберите «Классификатор»:
2. Теперь выберите «Тема» Классификация ‘
3. Загрузите данные для обучения классификатора
Первое, что нужно вашей новой модели, — это данные.Вы можете импортировать данные из файлов CSV или Excel или из Twitter, Gmail, Zendesk, Freshdesk и др.:
После загрузки данных вы приступите к обучению своей модели.
4. Определите теги
Следующим шагом является определение тегов, которые вы хотите использовать в текстовом классификаторе при сортировке данных:
5. Начните обучение вашей модели с тегов для примеров
Теперь добавьте теги к тексту. критерии.
Обучить вашу модель очень просто. Просто назначьте соответствующий тег для каждого фрагмента текста, как в примере ниже:
Если вы заметите, что некоторые примеры уже помечены, значит машинное обучение выполняет свою работу! Помните, что это первые шаги модели с вашими данными, поэтому она может допустить некоторые ошибки.Просто поменяйте теги, если что-то не так, и вы увидите более точные результаты в кратчайшие сроки. Чем больше данных вы пометите, тем точнее станет модель.
6. Протестируйте свой классификатор
Последним шагом является проверка классификатора текста. После того, как вы закончите пометить начальный набор примеров, перейдите на вкладку «Выполнить» и введите новый текст, чтобы увидеть, как он работает:
Если вы все еще видите ошибки, вы можете вернуться на вкладку «Сборка» для дальнейшее обучение.
Заставьте ваш новый классификатор текста работать
Теперь, когда ваш новый классификатор тем запущен и работает, все, что вам нужно сделать, это загрузить новые данные и позволить модели делать свое дело.С помощью MonkeyLearn вы можете просто загрузить дополнительные файлы CSV и Excel для анализа новых данных или использовать одну из наших интеграций:
Если вы знаете, как кодировать, вы также можете использовать API MonkeyLearn для запуска своей модели анализа текста на Python, Ruby, PHP, Javascript или Java:
После анализа данных вы можете увидеть все это с поразительными визуальными деталями с помощью MonkeyLearn Studio.
А теперь перейдем к извлечению текста. Предположим, что только что получены результаты вашего последнего опроса об удовлетворенности клиентов, и вам нужно найти способ просеять открытые ответы, чтобы заменить ручные процедуры, которые тратят впустую время.Эти ответы содержат важную информацию о том, как клиенты относятся к вашим услугам. Ваша цель — извлечь из этих ответов наиболее релевантные ключевые слова и получить полезную информацию.
Объедините это с анализом настроений, и вы также узнаете, как они относятся к этим темам: положительно , отрицательно или нейтрально .
1. Создайте новый экстрактор
Войдите в MonkeyLearn и перейдите на свою панель инструментов, нажмите «Создать модель», а затем «Экстрактор»:
2.Выберите способ загрузки данных модели
Теперь вы можете загружать данные с таких платформ, как Twitter или Gmail, или из служб поддержки клиентов, таких как Front, Zendesk и Freshdesk, а также из RSS и файлов CSV или Excel.
3. Создайте теги для своей модели для извлечения
Вам нужно как минимум два тега, чтобы начать обучение модели извлечения текста, но вы всегда можете добавить больше по ходу, если считаете, что отсутствуют важные данные:
В приведенном выше примере мы выбираем теги, которые дадут нам представление о том, как клиенты видят три важных аспекта нашего сервиса.Мы извлекли данные из нашего последнего опроса об удовлетворенности с помощью тегов Support , UX / UI и Pricing .
4. Обучите свой новый экстрактор текста
После того, как вы сказали своему экстрактору, на какие теги нужно обращать внимание, пришло время вручную пометить некоторые примеры, выделив слова и выражения, связанные с ними. После небольшого обучения вы начнете замечать, что экстрактор начинает предсказывать теги на основе ваших критериев:
. Вы можете вернуться на вкладку «Построить» и продолжить обучение своей модели, если она не предсказывает должным образом.
Что дальше? Вы готовы использовать новую модель извлечения текста. Вы можете передать ему новые данные, загрузив новые файлы CSV и Excel или используя одну из интеграций MonkeyLearn:
Как мы упоминали ранее, MonkeyLearn также позволяет интегрировать экстрактор с его API, используя Python, Ruby, PHP, Javascript или Java:
Takeaway
Анализ текста больше не является эксклюзивной темой для инженеров-программистов с опытом машинного обучения. Он стал мощным инструментом, который помогает компаниям во всех отраслях получать полезные и действенные идеи из своих текстовых данных.Экономия времени, автоматизация задач и повышение производительности никогда не были такими простыми, как никогда, позволяя компаниям избавляться от громоздких задач и помогать своим командам предоставлять более качественные услуги своим клиентам.
Если вы хотите испытать текстовый анализ, посетите MonkeyLearn и начните обучение своим собственным классификаторам и экстракторам текста — кодирование не требуется благодаря нашему удобному интерфейсу и интеграции.

Имя	Тип	Описание
`фиксированный`	`объект` / `массив`	Данные, полученные из фиксированного запроса .Когда prop является массивом, он должен быть объединен с `ключами носителя` , что позволяет арт направлять `фиксированных` изображений.
`жидкость`	`объект` / `массив`	Данные, полученные из запроса `Fluid` . Когда опора представляет собой массив, он должен быть объединен с `медиа` клавишами, что позволяет арт-направлять `плавных` изображений.
`затухание`	`булев`	По умолчанию изображение исчезает при загрузке
`продолжительность FadeIn`	`номер`	Длительность замирания установлена до 500 мс по умолчанию
`титул`	`строка`	Передано в элемент `img`
`альт`	`строка`	Передано в элемент `img` .По умолчанию пустая строка `alt = ""`
`crossOrigin`	`строка`	Передано в элемент `img`
`имя класса`	`строка` / `объект`	Передано в элемент оболочки. Объект необходим для поддержки CSS-опоры Glamour
`стиль`	`объект`	Распространить на стили по умолчанию элемента оболочки
`imgStyle`	`объект`	Распространение в стили по умолчанию для фактического элемента `img`
`заполнитель Стиль`	`объект`	Распространение в стили по умолчанию для заполнителя `img` элемент
`placeholderClassName`	`строка`	Класс, который передается заполнителю `img` элемент
`фон Цвет`	`строка` / `bool`	Установите заполнитель цветного фона.Если это правда, для цвета используется «светло-серый». Вы также можете передать любую допустимую цветовую строку.
`на нагрузку`	`функция`	Обратный вызов, который вызывается при загрузке полноразмерного изображения.
`onStartLoad`	`функция`	Обратный вызов, который вызывается при начале загрузки полноразмерного изображения, он получает предоставленный параметр {wasCached: boolean}.
`on Ошибка`	`функция`	Обратный вызов, который вызывается, когда изображение не загружается.
`Тег`	`строка`	Какой HTML-тег использовать для упаковки элементов. По умолчанию `div` .
`objectFit`	`строка`	Передано в полифил `object-fit-images` при импорте из `gatsby-image / withIEPolyfill` . По умолчанию `охватывает` .
`Позиция объекта`	`строка`	Передано в полифил `object-fit-images` при импорте из `gatsby-image / withIEPolyfill` .По умолчанию `50% 50%` .
`загрузка`	`строка`	Установите собственный атрибут отложенной загрузки браузера. Один из `lazy` , `eager` или `auto` . По умолчанию `ленивый` .
`критическое`	`булев`	Отказ от отложенной загрузки. По умолчанию `ложно` . Устарело, используйте вместо него `, загружая` .
`перетаскиваемый`	`булев`	Установить перетаскиваемый тег img на `false` , `true`
`товарПроп`	`строка`	Добавьте схему `itemprop` .Атрибут структурированных данных org на изображении.

Стартер