Пошаговое руководство: как парсить ключевые слова для контекстной рекламы

Подготовку к запуску рекламной кампании в поиске начать следует с анализа вашего предложения: что вы предлагаете, почему клиентам это может быть интересно, чем вы отличаетесь от конкурентов и прочее. Эта информация поможет понять, что могут искать ваши потенциальные клиенты. Начинаем парсить.

# 1 Подбираем основные ключевые фразы

В первую очередь определяем базовые запросы. Это популярные ключевые слова, которые характеризуют ваш товар/услугу.

Для подбора базовых фраз используйте:

• «мозговой штурм» – соберите все идеи и ассоциации, связанные с тематикой вашего предложения;
• анализ топ-выдачи – посмотрите результаты, которые поисковики выдают по вашим запросам, и соберите ключевые слова из сниппетов;
• Яндекс.Метрика/Google Search Console – при наличии сайта посмотрите данные статистики и выберите ключи, по которым больше всего переходов с поиска.

Учтите, что базовых запросов может быть много. Старайтесь максимально их конкретизировать и сузить. Преимущественно выбирайте ключи из 1-2 слов. Длинные фразы чаще всего используют для редких товаров, брендированных запросов или как дополнение к основным. Вместе с тем отсеивайте короткие ключи слишком общего характера, чтобы не спарсить кучу нерелевантных фраз.

Итогом этого этапа станут 5-10-20 базовых словосочетаний. Они станут «каркасом» будущего списка ключей.

# 2 Дополняем базу ключевых запросов

Для Рунета основным источником ключевых слов выступает поисковая система Яндекс и бесплатный сервис подбора слов Wordstat Yandex. Он показывает количество и частоту запросов по заданной фразе в Яндексе. Ключи отображаются в разных падежах. Дополнительно показаны похожие фразы. Фразы можно искать по регионам и типам устройств. Есть возможность просмотреть историю запроса за 2 года. При помощи специальных операторов можно максимально точно сформулировать проверяемый запрос и исключить лишние фразы.

Введите в строку ввода Яндекс.Вордстат базовый запрос из ранее созданного списка. Система выдаст все запросы за последние 30 дней. Выберите подходящие фразы. Аналогично поработайте со всеми базовыми ключами. При необходимости укажите регион поиска, тип устройства, точность словосочетания и минус-слова.

Если ниша узкая или нужно собрать максимально широкую базу ключей, дополнительно примените бесплатный Планировщик ключевых слов Google. Он показывает статистику по словам и прогнозирует эффективность ключей по заданной ставке.

Откройте Планировщик и выберите раздел «Найдите новые ключевые слова». Введите базовый запрос. Система выдаст список релевантных фраз с указанием частотности, уровня конкуренции и вариации ставок для показа. Проработайте весь список базовых ключей и выберите самые подходящие фразы.

Все собранные ключевые слова добавьте в общий Excel-файл. Однако учтите, что на этом этапе в базе могут присутствовать дубли, нерелевантные фразы, ключи с нулевой частотностью. Их нужно удалить.

Нерелевантные запросы придется удалять вручную. Для очистки семантического ядра от мусорных фраз и дублей используйте специальные инструменты. Например, бесплатный сервис от PromoPult «Нормализатор слов» автоматически чистит базу и не ограничен количеством запросов.

Собранное ядро желательно расширить дополнительными фразами. Для этого используем сторонние парсеры.

# 3 Расширяем семантику

Для расширения ядра потребуется собрать поисковые подсказки, а также «длиннохвостые» ключи. В работе пригодятся такие инструменты, как:

• Key Collector – платная десктоп-программа. Собирает данные с популярных ресурсов. Учитывает региональность и глубину поиска. Можно применять для чистки семантического ядра.

• СловоЁБ – бесплатный парсер, практически аналогичный Key Collector. Отличием выступает некоторое ограничение в источниках.

• Keyword Tool – частично бесплатный парсер, собирающий поисковые подсказки из Google, YouTube и англоязычных ресурсов.

• Букварикс – бесплатный онлайн-инструмент с платным вариантом для десктопа. Собирает ключи по запросам и доменам сайтов.

Выбираем подходящий сервис и проверяем фразы, собранные с помощью Вордстата и Планировщика. Изучаем ключи, полученные в результате парсинга, и наиболее релевантные добавляем в общий список.

На данном этапе у нас получится довольно большой перечень ключей. Он может содержать дубликаты фраз, словосочетания с переставленными словами и схожие словоформы. Некоторые парсеры позволяют проанализировать базу. Например, Букварикс поможет убрать из загруженного списка слов морфологические дубликаты и дубликаты-перестановки.

После завершения работы целесообразно будет проанализировать конкурентов, чтобы знать, как продвигаются они.

# 4 Парсим запросы конкурентов

По поводу парсинга ключей конкурентов для контекстной рекламы мнения специалистов противоречивы. Кто-то считает, что этот способ позволяет собрать самые оптимальные фразы для Яндекс Директ и Google Ads. Другие обоснованно полагают, что использование чужих ключевиков не всегда целесообразно.

Во-первых, вы не знаете маркетинговых целей конкурентов. Их задачи могут отличаться от ваших и не соответствовать вашей стратегии. Возможно, что цель конкурента заключается в продвижении бренда и максимальном охвате аудитории, а вам нужны реальные продажи. К тому же, вы не знаете рекламный бюджет конкурента, который может в разы отличаться от вашего.

Во-вторых, рекламу конкурента мог настроить начинающий специалист. При копировании вы можете повторить все совершенные ошибки кампании. Поэтому логично использовать запросы конкурентов для проверки своего семантического ядра.

Для анализа конкурентов пригодятся следующие инструменты:

• Serpstat – анализирует домены конкурентов, объявления, посадочные страницы. Также ищет страницы с высокими показателями видимости в выдаче, показывает фразы ранжирования конкурентов из топ-10, отображает частотность фраз и проверяет уровень конкуренции. Есть ограниченная бесплатная версия.

• SpyWords – собирает ключевые слова конкурентов, тексты объявлений, трафик, бюджет, рекламные позиции. Платный инструмент.

• AdvSpider – находит объявления в РСЯ по ключевым запросам с учетом региональности показов и типа устройств. Есть демо-версия.

Выберите одного или нескольких конкурентов с максимальной схожестью. Спарсите ключи, по которым они запускают контекстную рекламу. Затем сравните собранные фразы со своими ключевыми словами. Может быть, вы упустили некоторые словосочетания и сможете дополнить ими собственную семантику.

После завершения всех вышеуказанных этапов у вас будет готовая база ключевых слов для создания объявлений контекстной рекламы. Однако в ней перемешаны разные типы запросов, отличающиеся по намерениям, степени схожести и т. д. Потому заключительным этапом подбора ключей выступает создание сегментов.

# 5 Сегментируем ключевые слова для контекстной рекламы

Сегментация базы ключевых слов для контекстной рекламы подразумевает осуществление кластеризации – разбивку семантического ядра на кластеры и группирование схожих фраз. Каждый кластер объединяет похожие ключевые слова.

Для кластеризации можно использовать сервис Rush Analytics. Для его использования нужно просто загрузить собранные ключи в одну колонку Excel, а в другой колонке документа – указать частотность . Далее вы отправляете ядро на кластеризацию, а сервис сортирует данные, создавая набор кластеров.

После сегментации собранных баз определите, какие предложения можно составить на основе каждого кластера . На основании своих выводов создайте объявления, релевантные запросам потенциальных клиентов, и запустите рекламу.

Используя парсеры, собрать ключевые запросы для контекстной рекламы сможет даже новичок. Чем точнее будут ваши ключи, тем эффективнее пройдет кампания. Но помните, что «волшебных» фраз не существует. Анализируйте результаты показов, выбирайте лучшие объявления и определяйте наиболее эффективные фразы для вашего бизнеса.

На сайте компании SEMANTICA вы можете заказать продвижение сайта в топ-10 Яндекса. Оставьте заявку, и мы вам перезвоним в ближайшее время.

Феликс Неботов: Парсинг

Что умеет парсер

• 1. Собирает номера счетчиков Метрик по 3-м разным регуляркам из кода сайта и кода ГТМа, всего 6 проверок.
• 2. Проверяет каждый спарсенный номер счетчика на «открытость» и пишет «ОК», если есть открытые счетчики.
• 3. Даёт кликабельные ссылки для перехода в открытый счетчик.
• 4. На первой вкладке написана регулярка, которая очищает УРЛы от хвостов, чтобы не парсить лишние УРЛы. Из https://yandex.ru/news/story/ → https://yandex.ru/

Что понадобится

1. Скачайте и установите плагин SeoTools: https://seotoolsforexcel.com/download-seotools/
2. Зарегистрируйте плагин:
   2.1 Жмёте «Register»

2.2 Запрашиваете триалку и регите плагин

3. Лайфхак по SeoTools: триалку можно продлять бесконечно. Чтобы постоянно не регать почтовые ящики загуглите: temporary email

2. Скачайте шаблон проверки УРЛов на открытые счетчики Яндекс Метрик.

Как пользоваться парсером

Открывайте вкладку «02_парсим», вставляйте список УРЛов в колонку «B». Номера счетчиков автоматически спарсятся с сайтов и проверятся на «открытость».

По ходу парсинга может выскакивать окно с ошибкой, нажимайте кнопку «Don’t show again», а в следующем окне «OK».

Еще может показаться, что процесс парсинга завис, а на самом деле нужно просто подождать, пока парсер закончит. В правом нижнем углу можно увидеть сколько УРЛов осталось пройти парсеру.

Рекомендации по парсеру

• 1. Не фильтруйте и не сортируйте лист «02_парсим», парсинг начнется заново. Выделите результаты парсинга через CTRL+A, нажмите CTRL+C, перейдите на лист «03_готовые результаты» и НЕ нажимайте CTRL+V. Вставьте результаты через ленту «Главная» → «Вставить» → «Значения». Если вставить через CTRL+V, процесс парсинга начнется заново и всё подвиснет.

• 2. Если ячейки прыгают туда-сюда, несколько раз нажмите кнопку «Stop» рядом с кнопкой Register. Процесс парсинга прекратится.
• 3. При первой работе с парсером попробуйте маленький объём сайтов 100-200 штук, чтобы понять как он работает.

Зачем парсить открытые счетчики

• 1. Чтобы сделать конкурентный анализ. Представьте, что вы заходите в новую нишу и вам со старта хочется понимать, какая аудитория конвертит, а какая — нет. Для этого не обязательно ждать 2-3 месяца пока накопятся данные. Загоняете всю вашу семантику в Кей Коллектор и собираете адреса сайтов конкурентов с объявлений и органики.
• 2. Чтобы сделать коммерческое предложение для тендера. К вам в агентство заходит клиент из новой тематики, а экспертизы в агентстве нет, тут и пригодятся данные конкурентов.
• 3. «Никогда не следует недооценивать предсказуемость тупизны» (c) Snatch. Да, у конкурентов могут быть открыты счетчики Яндекс Метрики, а еще в них бывают настроены цели. И данные из отчета «UTM» могут оказаться очень полезными 🙂

Парсинг объявлений конкурентов с помощью Python — Статьи и полезные материалы на тему «»

Выпускник онлайн-курса «Python для анализа данных» Виталий Бахвалов уже начал применять полученные знания в работе. В своем блоге он опубликовал статью, в которой рассказал, как проводить парсинг объявлений конкурентов в Яндекс.Директе. С его разрешения публикуем ее у нас.

Об авторе

Виталий Бахвалов работает в сфере недвижимости и занимается привлечением клиентов. Своим опытом делится в блоге «Большие выводы на маленьких выборках».

[course id=1052]

Предисловие от SkillFactory

Есть три способа провести парсинг объявлений конкурентов: вручную, с помощью сервисов и используя собственные инструменты.

Парсинг вручную. Это идеальный вариант, если ключевых фраз немного: бесплатно и надежно. Но чаще всего используются десятки, сотни, а то и тысячи ключевых фраз. Ручной парсинг займет не один день — ведь необходимо просмотреть все объявления по каждой ключевой фразе.

С помощью сервисов. Сервисы ускоряют процесс. Но большинство платные и парсят выдачу далеко не по всем регионам — ограничиваются Москвой и Санкт-Петербургом, либо страной. Например, если нужно проанализировать объявления конкурентов в Сургуте, с помощью сервисов сделать это не получится.

Используя собственный инструмент. Под этим подразумевается скрипт, который приспособлен к вашим задачам и выдает именно тот результат, который вам нужен. Его плюс в том, что вы не зависите от сторонних сервисов и не тратите время и силы на анализ вручную.

На «Курсе по Python для анализа данных» Виталий научился создавать подобные инструменты, поэтому сумел написать скрипт для парсинга объявлений конкурентов в Директе по любому региону. Что делает скрипт и как им пользоваться, Виталий рассказывает уже сам.

[course id=960]

Что делает скрипт

Берет файл со списком запросов:

Каждый запрос вбивает в Яндекс и записывает заголовки, тексты и отображаемые ссылки рекламных объявлений в CSV-файл. В итоге получаем вот такую табличку с данными по каждому запросу из файла:

И ещё вот такую, со сводными данными:

[read id=872]

Как сделать

Скачайте скрипт и файл с запросами. Сохраните в отдельную папку.

Скачайте Питон 3.6, установите и запустите Anaconda Navigator. Во вкладке Jupiter Notebook нажмите Launch.

Там выберите папку со скачанными файлами и файл .ipynb:

В коде задайте минус-слова:

Регион:

Количество рекламных блоков:

Жмите Shift + Enter (или Run из меню) для каждой ячейки — фишка Jupiter Notebook в том, что код выполняется пошагово. Когда дойдете до шага «Основной цикл» — придется подождать. Скрипт будет писать, какой запрос он сейчас обрабатывает:

Далее формируете датафрейм и записываете в CSV-файл. Как всё будет готово, появится табличка с первыми пятью строками результата и файл в папке со скриптом.

Для получения сводной таблицы запустите последние ячейки:

Оригинал статьи: Парсим объявления конкурентов в Директе

[read id=881]

Парсинг ключевых слов в Кей Коллекторе для Яндекс Директ

Ручной парсинг ключевых слов для настройки Яндекс Директ — это сплошное мучение, так как это будет занимать очень много времен и внимания, если речь идет о качественной проработке ключевых слов и работе с большим объемом ключевых слов.

Программа Кей Коллектор предлагает данной процесс облегчить по максимуму. Она сама сделает парсинг ключевых слов, может самостоятельно сгруппировать ключи и представит иной функционал, который позволить комфортно работать с ключевыми словами.

Первое, что необходимо сделать, это зайди в параметры программы и во вкладке «Yandex.Direct» добавить логин и пароль от почты Яндекса.

Рекомендую добавить сразу два аккаунта. Желательно, чтобы эти аккаунты содержали рекламные кампании Яндекс Директа (можно тестовые, пустые), это нужно сделать для того, чтобы добавленные аккаунты были 100% рабочими:

Второе, заходим в саму программу, создаем новый проект и сразу же задаем нужное гео по которому хотим спарсить ключевые слова:

Третье, у вас уже должен быть подготовлен список направлений ключевых слов, которые вы хотите парсить. Например, если мне нужно собрать целевые ключевые слова в нише «каркасные дома», то мой список будет состоять из таких направлений, как каркасные дома москва, каркасные дома цена, каркасные дома  недорого, каркасные дома проекты, каркасные дома готовые, каркасные дома под ключ, каркасные дома мск и т.д.

Другими словами, вы должны найти как можно больше целевых направлений для парсинга, а в самом конце, прописать самые общие ключи, например просто спарсить «каркасные дома». Это очень важный момент, чтобы общие ключевые слова шли в самом конце списка.

Четвертое, кликаем на значок вордстата в Кей Коллекторе:

Пятое. В появившемся окне вставляем столбиком подготовленные направления ключевых слов. А для того, что бы каждое направление парсилось в отдельной папке, кликакем на значок, который указан на картинке и далее кликаем на «Начать сбор».

После этого запуститься сам процесс парсинга. По итогу вы получите все ключевые слова с нужного вам региона, которые будут уже сгруппированы по папкам. Вам останется найти все минус слова и убрать все нецелевые ключи, а также удалить дубли ключей. Все это делается также через функционал Кей Коллектора.

Парсинг выдачи Яндекса — цены на услуги по сбору (парсингу) поисковой выдачи Яндекса

Поисковая система, выдача результатов, программный анализатор данных, информационное сопровождение — всё это современные инструменты, без которых не обойтись современному специалисту. Для того чтобы эффективно поддерживать сайт в сети, нужно регулярно использовать технологии продвижения.

Надежный парсинг выдачи Яндекса

Преобразованные данные дают возможность оперативно улучшать качество сайта заказчика в интернете. Парсер исследует и преобразовывает широкий диапазон информации. Мониторинг за появлением нового контента — это также услуги парсинга. Цена работ может меняться в зависимости от объемов заданий.

Парсинг выдачи — недорогая методика, позволяющая посредством программ осуществлять сбор необходимой информации по запросу. Положительные стороны этого процесса:

• высокая скорость выдачи результата;
• богатые возможности интерфейса.

Применяя данный способ аналитики, фирменный сайт повышает свой рекламный уровень и репутацию в сети. Обработка и парсинг Yandex — это улучшение работоспособности и эффективности сайта, выдача требуемых запросов. На данный момент эта методика включает этапы, среди которых:

• получение контента;
• извлечение данных;
• генерация результата.

Применять информационное поле в полезном для клиента ключе — миссия программистов. Парсинг Яндекса — это скоростной сбор данных. Используя поисковик, можно без особого труда добиться желаемых результатов. В то же время, чтобы избежать блокировки IP, следует подходить к работе профессионально. Расценки на услуги можно узнать на сайте Юду. Качественно собрать сведения — обязанность подготовленных исполнителей Юду.

Быстро распарсить интернет ресурс — задача, которая по силам только профессионалам

Заказать парсинг, поиск и обработку ссылок каждый желающий может на нашем сайте. Доверяя задание ответственному исполнителю, вы делаете шаг навстречу удачному результату. Вовремя сделанный заказ в Yandex — успешный бизнес и новые клиенты.

Парсинг результатов поиска в Яндексе — это возможности разного уровня. Каждая обработанная ссылка по запросу несет важную информацию. Стоимость на современные услуги поиска и анализа сегодня невысокие. Профессионально собрать список сайтов — по силам опытным специалистам. Технология парсинга включает три основных преимущества, среди которых:

• контроль  за изменением контента сети;
• анализ гигантского количества данных;
• постоянная выдача результатов.

Решение заказать исполнение заданий, которые недорого будут выполнены исполнителями Юду, позволяет реализовать любые планы на сервисах Яндекса. Парсить информацию — задача для подготовленных мастеров. Поисковая система Яндекс способствует тому, чтобы выдача ссылок проходила оперативно и без сбоев. Надежный результат поиска зависит от качества программного обеспечения и опыта программиста.

Как парсить Яндекс?

В этой статье мы рассмотрим несколько важных аспектов такого вопроса как, парсинг ключевых слов Яндекса и немного затронем тему для аналогии по Google выдаче. Но для начала, давайте разберемся с самим понятием, и узнаем, что такое «парсить».

Если говорить общими и понятными словами — это семантический анализ в автоматическом режиме, который проводится или визуально (посредством человека), или программно. То есть, вы анализируете выдачу по определенному запросу, или группе запросов, чтобы выделить по своим критериям лидера выдачи, к которому нужно стремиться и которого нужно побороть.

Парсер ключевых слов Яндекса должен работать через прокси-сервер, который, кстати, можно купить на нашем сайте, или же получить солидную скидку за покупку нескольких прокси одновременно. Прокси по большему счету нужен для того, чтобы во время анализа выдачи не схлопотать бан, а его можно получить очень просто, если Яндекс или Гугл замечают подозрительную активность, они могут, исходя из куков или истории вашего браузера наложить вечный бан по IP, поэтому используют «одноразовые» Proxy.

Парсить можно что угодно, а так как у Яндекса очень много различных сервисов, исходя из их статистики или данных, можно использовать полезную информацию для своих целей. Далее мы рассмотрим основные аспекты парсинга выдачи Яндекса и его сервисов.

Парсинг ключевых слов из выдачи

Это самый популярный вопрос, которым задаются начинающие сеошники или менеджеры, которым нужно продвигать сайт по определенным запросам. Чтобы понять, как это делается в теории, нужно подкрепить информацию небольшой практикой. Этот пример будет основываться на ручном парсинге. Допустим, есть ключ «тест», мы вводим его в строку поиска Яндекса и нам выдает около 110 миллионов ответов. Далее нужно просмотреть все анкоры у сайтов в топе, их ссылки (главная страница сайта, поддомен или же внутренняя страница), снипеты (желательно вчитаться в них и понять, как сделать лучше).

Также, если ваше ключевое слово довольно часто ищут, Яндекс внизу страницы выдачи предложит вам список похожих ключевых слов, а их очень важно учитывать! Еще интересным моментом выступает быстробот, если же сайт попал в топ недавно (справа пишется 4 часа назад), значит на нем «сидит» бот Яндекса, просмотрите этот сайт, и выпишите ключевые его моменты.

Если вы продвигаете свой сайт по определенному региону или стране, нужно это указать при поиске (выбрать фильтр поиска – справа от строки в самом вверху). Можно сделать небольшую аналогию с парсингом ключевых слов Google, процесс сбора ключевых слов немного отличается, но суть остается та же. И еще стоит напомнить о тех же самых подсказках ключевых слов в Гугл, они очень часто становятся отправной точкой для принятия решений.

Парсер Яндекс Wordstat

Здесь нет ничего сложного, суть данной операции состоит в извлечении нужного количества слов по определенному запросу из огромного количества ключевых слов вордстата. На сегодня существует очень много программ, скриптов и даже виджетов для браузеров, которые будут парсить «яндекс вордстат» в полуавтоматическом режиме. Вам остается только наладить этот процесс и после глазами просмотреть всю полученную информацию, или же снова профильтровать данные по нужным значениям.

Парсер ключевых слов Яндекс Директа

Следующим по популярности сервисом для парсинга выступает «Директ». Если вы хотите составить правильное семантическое ядро, полностью подготовить свою рекламную кампанию в правильном ключе и сделать маркетинговый анализ, то парсинг подсказок с Яндекса и объявлений с Яндекс Директа — вам помогут лучше всего! Для совершения этой операции вам помогут или наши рекомендации по «безобидному» парсингу ключевых фраз, или же ваша уверенность в своих силах и выдержке перед монотонной работой.

Парсер Яндекс Карт

Основу парсинга Яндекс Карт составляет простая информация, которую владельцы сайтов пишут для общего обозревания.

Сюда можно отнести:

• Адрес сайта.
• Адрес физического «представительства».
• Почта для связи (скорее всего для рабочих целей).
• Телефоны для поддержки, или ознакомления клиентов.

Обычно, готовые алгоритмы парсинга берут все данные и группируют их по таблице Excel, оглавляя ее названием предприятия, временем работы, адресом, координатами на карте и другими основными данными.

Заключение

Чтобы облегчить себе работу, вы можете приобрести у нас прокси для парсинга Яндекса, включая выдачу Директ, Вордстат или карты. Помните, что при покупке нескольких прокси, нужно учитывать также их региональную принадлежность, чем дальше они находятся от региона вашей работы, тем дольше будет происходить ответ сервера. Замечено, что при парсинге в России используя прокси из Казахстана или России, ответ сервера мизерный, в то время как при использовании США или Канады, ответ отстает на пару миллисекунд (что в некоторых ситуациях очень критично).

Подбор минус-слов в Яндекс Директ

Содержание статьи

Минус-слова — те слова, при упоминании в запросе которых вы не хотите, чтобы показывалась ваша реклама на поиске.

Вообще, вся статья будет посвящена разбору таких понятий, как минус-слово, минус-фраза, кросс-минусовка (еще называется кросс-минусация) на примере тематики изготовления фотокниг с отправкой по России.

Как бы я ни старался, я не смогу объяснить понятно про минуса, не рассказав про подбор ключевых фраз с нуля, от начала и до конца, иначе информация будет неполной. Статья будет длинной, подробной, со скриншотами, объяснениями, куда нажимать и зачем это нужно.

Как всегда, начинаем с вводных данных и со сбора направлений для глубинного парсинга ключей.  Покуда у нас фотокниги, а тематика это достаточно узкая, даже в масштабах РФ, будем парсить только их.

Мы имеем только 2 направления:

• «фотокнига»
• «фотокнижка»

Если у вас жопа загорелась, что я так мало беру и теряю охват, то такой посыл достаточно логичен: я пробовал парсить «книга +с фото, книжка +с фотографиями, фото книга» — вылазит столько мусора, сколько вы в жизни не отминусуете (напр.: книги сказки пушкина +с фото автора, фото старых книг, и т.д), и целевых ключей там практически нет. В общем-то, напрашивается логичный вывод: чем больше люди понимают, что они ищут (фотокнигу, а не книжку с фотографиями), тем более они готовы к покупке, тем яснее будут ключевые фразы.

Сначала кладем эти 2 направления в КейКоллектор и собираем у них частотность по Директу.

Не забываем выставить нужный регион для сбора частотностей, для нас это вся РФ, кроме СПб, Краснодарского края, Ростовской области.

Указать надо в 2х вкладках — Директ и Вордстат, они рядом.

Далее, собираем частотность направлений через Директ (кнопка сверху)

На выходе имеем частотность наших направлений. По ней очевидно, что весь целевой охват зарыт в «фотокниги», в «фотокнижках» охвата нет совсем, но для верности, пропарсим и их.

Копируем наши направления и вставляем их в парсинг через Вордстат.

Можете на полчаса-час уйти пить кофе, поплевать в потолок, погонять лысого, кому что нравится больше.

Через некоторое время мы получим внушительный список фраз из Вордстата, какие вводили пользователи по указанным нами ранее направлениям.

Собственно, задача очень простая — оставить нужные фразы, кинуть в корзину ненужные, в ненужных выделить нецелевые слова, сложить их в отдельный список.

Для примера, фраза «фотокнига шаблоны» — очевидно, что человек хочет сделать самостоятельно и уже ищет шаблон. Мы со своей типографией ему нахрен не всрались, поэтому и показываться по «шаблонам» не будем, покупательской направленности там нет.

Процентов 80% в полученных фразах — нецелевое гавно, которое нужно отминусовать. Этим и займемся!

Далее, всего лишь дело техники и немного смекалки. Идем во вкладку «Данные» -> «Анализ групп»

Нам вылезает такое окно, где фразы разбиты по словам, указано, сколько фраз содержит это слово, и их общая частотность.

Все, что нам нужно сделать — пройтись по ВСЕМ словам, которые не означают поиск нашей фотокниги. Сразу видим мусор: «скачать, шаблоны, бесплатно» и т.д. Выделяем их в квадратике-чекбоксе.

Проходимся так по всем словам, отмечаем все мусорные, далее они автоматически отметятся в основном списке и их можно будет перенести в корзину для детальной минусовки.

В этом же окне можно посмотреть, какие именно фразы содержат конкретные слова (через плюсик «+»), а по синему значку «галочке» можно добавить слово в список стоп-слов прямо из этого окна.

После того, как мы выделили все левые слова, в основной таблице отметились фразы, содержащие данные слова.

Жмем на кнопку переноса и переносим выделенные фразы в Корзину.

Обязательно смотрим, как именно переносим! Важно: перенос отмеченных, а не копирование! Жмем ок.

Повторяем процедуру еще раза 2-3 для верности, ибо всегда есть вероятность что-то пропустить. 

После переноса у нас улетает в корзину больше 1000 фраз из 1803. 

Важно: на этом этапе у нас еще нет списка минус-слов, мы только отделили мусорные фразы и перенесли их в отдельную папку «Корзина».

Как добавить минус-слова в Яндекс Директ

Далее, идем в Корзину, выделяем все фразы чекбоксом, жмем правой кнопкой мыши и выбираем «Отправить отмеченные фразы в окно стоп-слов«. У нас появляется окно, где все фразы разбиты по словам. Действия аналогичные — выделяем все НЕЦЕЛЕВЫЕ слова, отправляем в список минус-слов по инструкции на скрине ниже.

Ну а потом сохраняем и закидываем в нужную кампанию в список минус слов. Никакого форматирования не нужно, типа подстановки знака «-» перед каждым словом, просто копируем-вставляем-сохраняем. ВСЕ!

Вконтакте

Facebook

Одноклассники

Прямой анализ текста | SpringerLink

Abstract

Традиционно анализ текста основан на явной грамматике и связанной с ней процедуре синтаксического анализа. Примерами грамматик являются контекстно-свободные, контекстно-зависимые, трансформационные и т. Д. Грамматики указываются в генеративном режиме, затем для рассматриваемой грамматики разрабатывается процедура синтаксического анализа (например.г. LR-синтаксический анализ, CYK-синтаксический анализ, ранний синтаксический анализ и т. Д.), И предполагается, что этот процесс полностью изменен: по заданному тексту найдите конкретную генеративную последовательность, результатом которой был текст.

Анализируемый текст полезен для понимания текста или языкового перевода. В большинстве случаев он состоит из дерева с помеченными узлами и отдельными словами на листьях дерева. Понимание систем пытается извлечь смысл из операций над структурой дерева. Машинные переводчики часто выполняют свою задачу, преобразовывая дерево исходного языка в дерево целевого языка.У традиционной процедуры есть две основные проблемы: грамматика должна быть разработана, обычно вручную, а соответствующий анализ текста дает очень неоднозначные синтаксические разборы. В течение некоторого времени делались попытки автоматически извлечь грамматику из данных, привязать вероятности к ее продуктам и разрешить неоднозначность синтаксического анализа путем выбора наиболее вероятного синтаксического анализа. Процесс извлечения грамматики основан на TREEBANKS, которые представляют собой базы данных, состоящие из большого количества проанализированного текста.

Сотрудничающие исследователи из IBM и Пенсильванского университета недавно осознали, что, поскольку человек интересуется синтаксическим анализом, а не генерацией, можно также разрабатывать синтаксические анализаторы напрямую, не прибегая к болезненному процессу разработки грамматики.Появились два отдельных многообещающих подхода: один статистический, другой — основанный на правилах. В этом выступлении будут описаны и те, и другие, а также указаны их различия и сходства.

Ключевые слова

Эти ключевые слова были добавлены машиной, а не авторами. Это экспериментальный процесс, и ключевые слова могут обновляться по мере улучшения алгоритма обучения.

Это предварительный просмотр содержимого подписки,

, чтобы проверить доступ.

Предварительный просмотр

Невозможно отобразить предварительный просмотр. Скачать превью PDF.

Информация об авторских правах

© Springer-Verlag New York, Inc. 1996

Авторы и филиалы

1. 1.Центр обработки речи и языка Университет Джона Хопкинса Балтимор США

Анализ прямого доступа к памяти (DMAP)

Понимание на основе памяти

Анализ прямого доступа к памяти (DMAP) модель естественного языка понимание как поиск по памяти , а не лингвистический анализ.Это означает, что целью DMAP не является создание дерево синтаксического анализа или смысл структуры. Его основная цель — определить, какие предварительные знания текст относится к. Предположим, что база знаний содержит концепции людей, предметов, действия и экземпляры этих концепций, то есть конкретные люди и объект и эпизоды событий с их участием. Когда DMAP получает вход например, «Клайд ел арахис» и слон Клайд в памяти, как и ранее видел событие, когда Клайд ел арахис, тогда DMAP должен получить это событие как возможная ссылка.Если никаких конкретных экземпляров не найдено, DMAP должен был собрать концепции, необходимые для создания экземпляров для добавления в память. DMAP был вдохновлен очень ранней системой под названием обучаемый понимающий язык.

Предположим, наша память содержит следующую любопытную смесь MOP из различные старые примеры AI. Есть разные виды объектов, оба конкретным, как люди, и абстрактным, как экономическая переменная или направление изменения.

• экономист с абстракцией человек
• человек с абстракцией млекопитающее
• слон с абстракцией млекопитающее
• млекопитающее с абстракцией животное
• арахис с абстракцией орех
• орехи с абстракциями пищевые и завод
• процентные ставки с абстракцией переменной
• увеличение с абстракцией направление

Есть события, в которых эти объекты играют роли.Примечание: здесь мы иногда используйте одно и то же имя для роли и общей концепции, которая ее заполняет. Если мы хотели иметь концептуальные иерархии для ролей, нам нужно было бы сделать имена, отличные от префикса или суффикса.

• ingest-событие с абстракцией событие и слоты ((животное-субъект) (прием пищи) (еда объекта))
• событие связи с абстракцией событие и слоты ((актер человек) (действие, общение) (объект событие))
• изменение-событие с абстракцией событие и прорези ((переменная переменная) (направление направления))

И есть существующие экземпляры в памяти вышеупомянутых концепций, в том числе События.

• milton-friedman с абстракцией экономист
• clyde-1 с абстракцией слон
• арахис-1 с абстракцией арахис
ingest-event-1 с абстракцией ingest-event и слоты ((актер clyde-1) (object peanuts-1))
• повышение процентных ставок с абстракцией изменение-событие и слоты ((переменные процентные ставки) (направление увеличения))
• friedman-said-event-1 с абстракцией коммуникационное событие и слоты ((актер милтон-фридман) (объект повышения процентных ставок))

Начальная точка — связать фразовых паттернов с MOP.Фразовый образец состоит из одного или нескольких терминов. Каждый термин или

• лексический элемент, например clyde или арахис или
• роль MOP, например актер или объект

В этом маленьком воспоминании мы могли бы иметь следующие фразовые шаблоны:

• (слон) на слон
• (clyde) на clyde-1
• (Милтон Фридман) с Милтон-Фридман
• (процентные ставки) с процентными ставками
• подъем с увеличением
• (арахис) по арахис
• ((актер) съел (объект)) с по событие поглощения
• ((актер) сказал (объект)) — коммуникационное событие

Второй последний фразовый шаблон говорит, что можно сослаться на событие ingest-event . ссылкой на возможного участника события, т.е.э., какое-то животное, лексический элемент «съел», и ссылка на возможный объект события, то есть некоторую еду. Мы помещаем роли в списки, чтобы отличать их от лексических элементов, и чтобы фразовые шаблоны с пути ролей , то есть список ролей, ведущих от базовой части к подчасти, например, (имя объекта) .

MOP может иметь множество прикрепленных фразовых паттернов. Может появиться фразовый узор на многих СС. СС фраза прилагается to называется базой фразы.

Алгоритм, описанный ниже, предназначен для того, чтобы ошибиться при нахождении как можно большего количества по возможности конкретные ссылки, оставив их другим процессам памяти остановиться на наиболее последовательном и вероятном. Это точный противоположный подходу, исключающему любые отклонение от грамматической правильности. Это означает, что алгоритм

• Принимает двусмысленность, собирает все возможные ответы, а не выбирает один
• Игнорирует неизвестные входы, т.е.е. фраза x y z может соответствовать элементы ввода в этом порядке, но не обязательно смежные
• Определяет существующие соответствующие экземпляры в памяти как можно раньше при обработке

Алгоритм DMAP

Алгоритм DMAP принимает входные данные слева направо, поддерживая состояние синтаксического анализа частично совпадающих фраз. Первоначально Состояние синтаксического анализа — это список всех фраз в памяти.

Каждый вход сравнивается с первым элементом каждой фразы в состоянии синтаксического анализа.Если это совпадений, DMAP добавляет остаток фразы в список фраз для сопоставления в состоянии синтаксического анализа. Например, если вход clyde-1 соответствует (актер) во фразе (актер) ate (объект)) , то фраза (ate (object)) будет добавлена ​​к состояние синтаксического анализа.

Примечание: оригинальные фразы не удаляются. Они по-прежнему готовы к сопоставить будущие входы.

Входной лексический элемент может соответствовать только лексическим элементам фразами, т.е., а не роли в списке. Например, вход clyde соответствует первому элементу фразы (clyde) , но никогда не мог соответствовать первому элементу ((актер) ate (объект)) . Мы предположим здесь простой тест на равенство. В более реалистичной системе лексические элементы во фразах включают образцы для времени и числа.

Как будет описано ниже, концепции также могут быть элементами ввода. Когда вводится концепция, ее сравнивают с фразами, первым элементом которых является роль.Входные данные соответствуют роли, если входные данные являются подклассом концепции, которая выполняет эту роль в базовое понятие фразы. Например, (актер) во фразе ((актер) съел (объект)) с базовой концепцией ingest-event будет соответствовать любой концепции ввода, которая является животным, потому что актер из ingest-event — это животное .

Когда ввод соответствует роли во фразе, DMAP присоединяет роль и ввод к списку. слотов для фразы.Например, если совпадают входные данные clyde-1 на ((актер) съел (объект)) , затем слот (актер Клайд-1) будет добавлено к новой фразе (съел (объект)) .

Когда все элементы во фразе сопоставлены, DMAP находит наиболее конкретные концепции. в памяти, к которой может относиться подобранная фраза. Он ищет под базовое понятие фразы, используя любые слоты, которые были прикрепил.Например, если фраза ((актер) съел (объект)) имеет слоты ((актер clyde-1) (object peanuts-1)) , затем DMAP попытается найти существующие случаи, когда Клайд ел арахис.

Любые концепции, обнаруженные в процессе поиска в памяти, становятся входными. Это, они сравниваются с фразы в состоянии синтаксического анализа. Например, когда фраза (clyde) соответствует лексическим элементам clyde , слотов нет, поэтому базовый концепт clyde-1 стоит теперь сопоставлены с любыми ролями в фразах, ищущих суперкласс слона.

Суть цикла распознавания DMAP:

• Читается слово.
• Соответствует нулю или более фраз, генерируя ноль или более новых фраз для следующего элемент.
• Когда в какой-либо фразе больше нет элементов для сопоставления, соответствующий базовый MOP становится входом сопоставить с другой фразой.
• Когда никакие дальнейшие ожидания не совпадают или не выполняются, читается следующее слово.

Подводные камни внедрения

Следует помнить о некоторых тонкостях. Важно позвольте фразам соответствовать входным последовательностям как можно большим количеством способов, пропуская некоторые элементы ввода, если необходимо. Но это легко может привести к бесконечным циклам.

• Один из источников бесконечных циклов — отсутствие различения лексических элементы с концепциями с одинаковыми названиями, например арахис . Одно из решений — поместить все лексические элементы в отдельный пакет.
• Еще один источник бесконечных циклов — это MOP, у которых есть слоты. содержащие очень абстрактные концепции. Например, объект коммуникационного события может быть событием. Это могло привести к круговой цикл, в котором только что распознанное событие связи становится его собственным объектом. Решение здесь — отслеживать когда совпадения фраз начинаются и заканчиваются во входном потоке, и убедитесь, что сегменты соответствуют ожидаемому порядку ввода.

Получение вывода из DMAP

Понимание языка реальной жизни с агентом с эпизодической памятью это не процесс без гражданства. Это не похоже на вызов функции и получение ответа. Мы слышим, понимаем, запоминаем, учимся в непрерывном процесс обновления памяти.

Для тестирования анализаторов DMAP в упражнениях полезно определить функцию, которая сканирует состояние синтаксического анализа и определяет все концепции, которые упоминались в последнее время.Разбор состояние можно рассматривать как кратковременную память о недавнем языке понимание деятельности.

Прямой анализ дискретных составляющих на немецком языке

Грамматика варлпири, языка аборигенов Центральной Австралии, демонстрирует ряд свойств, которые стали ассоциироваться с типологическим ярлыком «неконфигурационный», включая, среди прочего, (i ) свободный порядок слов, (ii) использование синтаксически прерывистых выражений и (iii) широкое использование нулевой анафоры.Настоящая статья представляет собой отчет о незавершенной работе по вопросу о положении варлпири и других языков того типа, который он представляет, в типологии, определенной общей теорией естественного языка. В частности, меня беспокоит вопрос о том, существует ли единое объяснение совпадения в Варлпири определенных свойств, в том числе упомянутых выше, которые с точки зрения наблюдения отличают его от языков другого типа, к которым был применен ярлык «конфигурационный» и который включает, среди прочего, английский язык.I Чтобы задать вопрос другими словами: существует ли параметр, четко определяемый в рамках общей теории языка, из которого прямо вытекают наблюдаемые различия между двумя лингвистическими типами? Свободный порядок слов достаточно проиллюстрирован в любом достаточно большом объеме повествования или разговора Варлпири. Более того, в высшей степени верно для Варлпири, что предложения, содержащие одни и те же содержательные слова в различных линейных расположениях, считаются повторениями друг друга. Таким образом, например, предложение, подобное (1) ниже, может быть передано с подлежащим, объектом и глаголом в любом порядке, единственное требование — это элемент, который * Я хотел бы поблагодарить ряд спикеров Варлпири и коллег в Варлпири лингвистики за то, что помогли мне изучить то, что я знаю о грамматике Варлпири: Сэм Джапангарди Джонсон, Джордж Джампиджинпа Робертсон, Робин Джапанангка Гранитес, Пэдди Джупуррула Стюарт, Дарби Джампиджинпа, Динни Джапалджарри Андерсон, Мэри Напалджарри Лафрен, Дэвид Джангаррайи Нашанг и Джангаррайи Нашанг.И я хочу посвятить эту статью памяти покойного Мика Юпуррулы Коннелла, который помог мне начать изучение Варлпири. Я также чрезвычайно благодарен Энн, Адриану и Фрэнку за то, что они убедили меня написать это эссе, и особенно Салли, Калебу и Эзре за то, что они дали мне возможность сделать это. Никто из вышеперечисленных лиц не виноват в недостатках и искажениях данной статьи. 1 Термины « конфигурационный » и « неконфигурационный » используются в Chomsky, 1981, где делается ряд наводящих на размышления предложений относительно грамматики японского языка, предполагая, что она неконфигурационная, как было предложено в Farmer, 1980.Я использую эти термины в основном в том же смысле, хотя я противопоставляю то, что можно было бы назвать «каноническими» образцами типов (Варлпири против английского), признавая при этом, что многие языки представляют смешанные свидетельства в той степени, в которой они демонстрируют поверхностные характеристики. неконфигурационных языков.

Захват потенциальных клиентов / анализ электронной почты — поддержка Chime (Chime Technologies, Inc)

Chime упростил вам захват новых лидов из многих других источников лидов и автоматическое добавление их информации непосредственно в CRM Chime.Основным способом добиться этого является анализ электронной почты, что означает, что мы обучаем Chime распознавать новое электронное письмо с уведомлением о лиде и извлекать как можно больше информации в профиль лида в Chime.

Обратите внимание, что есть некоторые службы, которые напрямую подключаются к Chime через API. Все, что подключено через API, будет называться прямой интеграцией и не потребует настройки синтаксического анализа электронной почты. Примеры такого типа интеграции включают Zillow, Facebook, Realtor.com и т. д. Прямая интеграция менее распространена и требует более сложного процесса настройки между Chime и этой организацией. По сравнению с этим, разбор электронной почты — очень простая вещь.

Анализ электронной почты может выполняться двумя разными способами в Chime, оба из которых описаны ниже. Основная концепция заключается в том, что вы возьмете один из поддерживаемых адресов электронной почты и добавите его в настройки источника лида, чтобы получать любые электронные письма с уведомлениями о лидах. С технической точки зрения, вы можете использовать как электронную почту для анализа Chime, так и интегрированную электронную почту одновременно, чтобы получать электронные письма и анализировать их, если хотите.

Как упоминалось во введении, это позволяет Chime затем получать электронное письмо с уведомлением о потенциальных клиентах и, при условии, что мы можем распознать электронное письмо, извлекать информацию для объединения в новый интерес для вас в Chime CRM.

(1) Chime Parsing Email — @ chime.me

При создании учетной записи в Chime вам будет назначен адрес электронной почты для анализа. Ваш адрес электронной почты для анализа всегда будет в формате «[email protected]».

Чтобы получить доступ к своему электронному адресу для анализа, перейдите к Настройки > Захват лида :

(2) Встроенный адрес электронной почты

Интегрируйте свою учетную запись электронной почты из поддерживаемого источника (Gmail, Exchange, IMAP / SMTP и т. Д.)), и тем самым вы предоставите своей CRM доступ для чтения входящих писем и их анализа в вашей базе данных как новых потенциальных клиентов, если мы сможем распознать электронное письмо.

Количество поддерживаемых источников лидов постоянно растет. Лучшее место для поиска поддерживаемых источников лидов — это войти в систему Chime. CRM > Настройки > Захват лидов > Настройки захвата лидов . Все источники лидов, представленные в этом списке, поддерживаются для анализа электронной почты.

* ВАЖНО : Если вы подписываетесь на источник потенциальных клиентов, который в настоящее время не указан в этом списке, отправьте копию электронного письма с уведомлением о потенциальных клиентах в нашу службу поддержки ([email protected]) и сообщите им, что вам нужна помощь. в настройке анализа электронной почты для этого типа электронной почты. В считанные дни Chime можно настроить для распознавания этого типа электронной почты.

Следующие дополнительные настройки могут быть отредактированы для каждого отдельного источника лида, который передается в Chime через синтаксический анализ электронной почты.Чтобы отредактировать эти настройки, перейдите к Settings > Lead Capture > Lead Capture Settings :

Автоимпорт: Да / Нет

Включите / выключите переключатель в столбце «Авто-импорт» в зависимости от того, хотите ли вы, чтобы лиды из этих источников анализировались в Chime. По умолчанию они будут включены:

Автоимпорт в качестве руководителей групп: Да / Нет

Если вы хотите ввести этих интересов в качестве частных лидов, а не лидеров группы, настройку необходимо будет изменить, поскольку по умолчанию используется команда.Для получения дополнительной информации о частных и групповых лидах см. Конфиденциальность лидов: командные лиды и частные лиды. Чтобы привлечь их в качестве частных лидов, отключите параметр «Автоимпорт в качестве руководителей групп?»:

Отправить приветственное письмо

Хотя по умолчанию этот параметр отключен, это инструмент, который можно использовать для автоматической отправки приветственного письма с вашего веб-сайта Chime IDX лидам, поступающим из других источников, чтобы они могли начать просматривать списки на вашем веб-сайте IDX.Имейте в виду любой другой автоматический контент, который они будут отправлять, поскольку вы не хотите подавлять потенциальных клиентов. Приветственное письмо всегда можно отправить позже. Обратитесь к этой статье для получения дополнительной информации: Настройка приветственного письма.

Если у вас есть какие-либо вопросы по этой или любой другой теме, обратитесь в нашу службу поддержки по электронной почте или по телефону 1 (855) 981-7557.

Библиотека sXML, анализ на основе токенов — документация по ключевым словам ABAP

SAP NetWeaver AS ABAP, выпуск 751, © SAP AG, 2017 г.Все права защищены.

Библиотека sXML, анализ на основе токенов

При анализе на основе токенов анализатор выполняет итерацию по всем узлам (токенам) в древовидной структуре XML. данные, один за другим. По умолчанию итератор проходит через все ветви подузла до последнего узел.Парсер приостанавливает работу после каждого шага итерации на узле, свойства которого доступны в атрибутах читателя XML. Если синтаксический анализатор останавливается на узле для открытого элемента, можно получить доступ к списку атрибутов XML там.

Процедура (принципы)

Считыватель XML создается с использованием фабричного метода CREATE рассматриваемого класса и путем передачи исходного xml в данные XML, например:

ДАННЫЕ (читатель) = cl_sxml_string_reader => создать (xml).

Статический тип ссылочных переменных — это интерфейс IF_SXML_READER, и к его методам и атрибутам можно обращаться напрямую.

В простейшем случае синтаксического анализа метод NEXT_NODE применяется столько раз, сколько требуется для достижения конца XML:

читатель-> next_node ().

После вызова метода атрибуты считывателя с требуемыми свойствами узла могут получить прямой доступ.Если синтаксический анализатор останавливается на узле открытого элемента, метод NEXT_ATTRIBUTE может использоваться для итерации по списку атрибутов элемента XML:

читатель-> next_attribute ().

После этого метода атрибуты объекта чтения содержат имя и значение текущего атрибута XML. Конец данных отображается значением константы IF_SXML_NODE => CO_NT_FINAL в атрибуте NODE_TYPE. Любой исключения следует перехватывать и обрабатывать в управляющей структуре TRY.

Пример

Программа DEMO_SXML_PARSE_XML выполняет простой анализ на основе токенов для любых введенных данных XML.

Исполняемый пример

Анализ на основе токенов

Методы и атрибуты для анализа на основе токенов

Методы парсинга на основе токенов

Помимо простой итерации по узлам и атрибутам, интерфейсы IF_SXML_READER предлагают несколько других методов анализа на основе токенов, резюмируемых следующим образом:

• Методы синтаксического анализа по узлам

• NEXT_NODE — перемещает парсер на следующий узел

• CURRENT_NODE — перемещает анализатор обратно к узлу для открытого элемента текущего узла, если он доступен.Этот метод игнорируется узлами значений или закрытыми элементами.

• PUSH_NODE — перемещает анализатор обратно к узлу для открытого элемента прямого родительского узла.

• SKIP_NODE — анализирует все узлы от узла для открытого элемента до связанного с ним закрытого элемента. Затем синтаксический анализатор останавливается на закрытом элементе. При необходимости текущий узел и все подузлы передаются модулю записи XML. Этот метод игнорируется узлами значений или закрытыми элементами.

• Методы чтения списка атрибутов

• NEXT_ATTRIBUTE — считывает следующий атрибут в списке

• NEXT_ATTRIBUTE_VALUE — Устанавливает для атрибута VALUE или VALUE_RAW чтения явно значение текущего атрибута

• GET_ATTRIBUTE_VALUE — устанавливает для атрибута VALUE считывателя значение определенного атрибута

Примечания

• Анализ на основе токенов предназначен в основном для прямого взаимодействия через данные XML.Бесплатная навигация, по возможности в Библиотека iXML в DOM здесь не рекомендуется. Метод PUSH_BACK позволяет вернуться на шаг назад, но не восстанавливает считыватель в то состояние, в котором он был когда он достиг узла, используя NEXT_NODE. После PUSH_BACK проанализированный узел не всегда дает тот же результат, что и в прошлый раз. В частности, можно было пропустить уже проанализированные подузлы.

• Если элемент XML имеет несколько атрибутов с одинаковым именем, система использует все эти атрибуты в том порядке, в котором они появляются (см. Пример программы DEMO_XML_ATTRIBUTES).

• Метод CURRENT_NODE наиболее полезен при чтении списка атрибутов, поэтому вернитесь к началу.

• Помимо простого пропуска узлов, метод SKIP_NODE также может использоваться для проверки поддеревьев или полное дерево для ошибок или для копирования деревьев. В частности, формат скопированного дерева или поддерева может быть преобразован в другой формат (см. исполняемый пример).

Исполняемые примеры

Атрибуты для анализа на основе токенов

Атрибуты считывателя со свойствами текущего узла:

• NODE_TYPE — Тип узла в соответствии с константами интерфейса IF_SXML_NODE

• PREFIX — префикс пространства имен

• VALUE_TYPE — Тип значения в соответствии с константами интерфейса IF_SXML_VALUE:

• CO_VT_TEXT — текстовые данные в атрибуте VALUE

• CO_VT_TEXT — сырые данные в атрибуте VALUE_RAW

• ЗНАЧЕНИЕ — Символьное значение (для текстовых данных)

• VALUE_RAW — байтовое значение (если необработанные данные)

Значение констант IF_SXML_NODE => CO_NT_FINAL в атрибуте NODE_TYPE указывает, что достигнут конец данных XML.

Примечания

• При синтаксическом анализе атрибуты считывателя перезаписываются только не начальным содержимым. Если парсер устанавливается в буквальный элемент без имени, например, предыдущее содержимое атрибута NAME хранится. В частности, это относится к атрибуту VALUE, который не инициализируется, если узел не имеет значения.

• Атрибуты объявлены в интерфейсе IF_SXML_READER. В классе чтения к ним также можно обращаться, используя псевдонимы.

GTimeZone не может принять полный диапазон дней по юлианскому календарю при анализе прямого строкового формата $ TZ (# 1999) · Проблемы · GNOME / GLib · GitLab

Переменная env $ TZ может принимать прямое определение часового пояса с использованием синтаксиса:

  стандартное смещение [dst [смещение] [, начало [/ время], конец [/ время]]]  

В поле начала указывается, когда вступает в силу летнее время, а в конце поле указывает, когда выполняется изменение обратно на стандартное время. Эти поля могут иметь следующие форматы:

• Jn Определяет юлианский день с n от 1 до 365.Високосных дней нет посчитал. В этом формате нельзя представить 29 февраля; 28 февраля — день 59, а 1 марта всегда день 60.
• n Определяет отсчитываемый от нуля юлианский день с n от 0 до 365. Февраль 29 — это високосные годы.
• Mm.w.d Определяет день d (0 <= d <= 6) недели w (1 <= w <= 5) месяца m (1 <= m <= 12). Неделя 1 - это первая неделя, в которой наступает день d, а неделя 5 - последняя. неделя, на которой встречается день d.День 0 - воскресенье.

GTimeZone пытается поддерживать этот синтаксис, но он неправильно реализует синтаксис n , разрешая только диапазон 1 -> 365 . Есть комментарий к коду, в котором говорится, что это был преднамеренный выбор, однако этот комментарий, очевидно, основан на чтении старых страниц руководства Linux, которые сами по себе неправильно говорили, что диапазон был 1 -> 365 . glibc реализует это правильно с диапазоном 0 -> 365 .

В результате эта строка

VIR-00: 30VID, 0/00: 00: 00,365 / 23: 59: 59

отклонено GTimeZone.Это было обнаружено при переносе libvirt для использования API GTimeZone, поскольку наш набор тестов проверяет эти строки часового пояса.

Запрос полуструктурированных данных — документация Snowflake

 СОЗДАТЬ ИЛИ ЗАМЕНИТЬ ТАБЛИЦУ car_sales
(
 вариант src
)
В ВИДЕ
ВЫБЕРИТЕ PARSE_JSON (column1) AS src
ОТ ЦЕННОСТЕЙ
('{
 "date": "2017-04-28",
 "дилерский центр": "Продажа автомобилей Вэлли Вью",
 "продавец": {
 "id": "55",
 "name": "Фрэнк Бизли"
 },
 "клиент" : [
 {"name": "Joyce Ridgely", "phone": "16504378889", "address": "San Francisco, CA"}
 ],
 "транспортное средство" : [
 {"марка": "Honda", "модель": "Civic", "год": "2017", "цена": "20275", "дополнительные услуги": ["дополнительная гарантия", "защита от краски"]}
 ]
} '),
('{
 "date": "2017-04-28",
 «дилерский центр»: «Тиндель Тойота»,
 "продавец": {
 "id": "274",
 "name": "Грег Нортруп"
 },
 "клиент" : [
 {"name": "Брэдли Гринблум", "phone": "12127593751", "address": "New York, NY"}
 ],
 "транспортное средство" : [
 {«марка»: «Тойота», «модель»: «Камри», «год»: «2017», «цена»: «23500», «дополнительные услуги»: [«дополнительная гарантия», «защита от ржавчины», «ткань защита "]}
 ]
} ') v;  ВЫБРАТЬ * ИЗ car_sales;  + ------------------------------------------- +
| SRC |
| ------------------------------------------- |
| {|
| «заказчик»: [|
| {|
| "адрес": "Сан-Франциско, Калифорния", |
| "name": "Джойс Риджели", |
| "phone": "16504378889" |
| } |
| ], |
| "date": "2017-04-28", |
| "дилерский центр": "Продажа автомобилей Вэлли Вью", |
| "продавец": {|
| "id": "55", |
| "name": "Фрэнк Бисли" |
| }, |
| «транспортное средство»: [|
| {|
| "экстра": [|
| "доп.