Очистка и разметка в OpenRefine Ключникова Дарья: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Новая страница: «== Выбранная категория == Для очистки и разметки была выбрана категория EducationalTechnology с платформы дигида. С помощью json-запроса, был сформирован кластер из 20 первых статей (в алфавитном порядке), который отправился на обработку в OpenRefine. == Проделанные шаги == *...»
 
Нет описания правки
Строка 1: Строка 1:
== Выбранная категория ==
== Выбранная категория ==
Для очистки и разметки была выбрана категория EducationalTechnology с платформы дигида. С помощью json-запроса, был сформирован кластер из 20 первых статей (в алфавитном порядке), который отправился на обработку в OpenRefine.
Для очистки и разметки была выбрана категория [[:Категория:EducationalTechnology|EducationalTechnology]] с платформы [https://digida.mgpu.ru digida.mgpu.ru]. С помощью [https://digida.mgpu.ru/api.php?action=query&format=json&generator=categorymembers&gcmtitle=%D0%9A%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F:EducationalTechnology&gcmlimit=20&prop=revisions|info&rvprop=content|timestamp&inprop=url json-запроса], был сформирован кластер из 20 первых статей (в алфавитном порядке), который отправился на обработку в [[OpenRefine]].


== Проделанные шаги ==
== Проделанные шаги ==
Строка 10: Строка 10:
== Результаты ==
== Результаты ==
В целом, в данных из категории содержалось не так много ошибок, однако столкнулась со следующими проблемами:
В целом, в данных из категории содержалось не так много ошибок, однако столкнулась со следующими проблемами:
* В итоге не получилось полноценно поработать с OpenRefine через json-запрос, т.к. все полученные отображались в одну строку, которая имела очень много столбцов с каждым отдельным значением. Исправить это средствами OpenRefine никак не удалось (+ интуитивно не понятно, как прописывать путь, который запрашивает программа, т.к. как такового поля для ввода пути там не отображается. Пришлось тыкаться вручную)
* В итоге не получилось полноценно поработать с [[OpenRefine]] через json-запрос, т.к. все полученные отображались в одну строку, которая имела очень много столбцов с каждым отдельным значением. Исправить это средствами OpenRefine никак не удалось (+ интуитивно не понятно, как прописывать путь, который запрашивает программа, т.к. как такового поля для ввода пути там не отображается. Пришлось тыкаться вручную)
* Из-за этого пришлось переделывать JSON в CSV. Онлайн-конвертеры не смогли справиться с этой задачей (ВООБЩЕ НИКАК НЕ СМОГЛИ), поэтому пришлось прибегнуть к использованию ИИ для составления CSV. Возможно, поэтому в колонке text появились лишние символы + ИИ значительно сократил текст, передаваемый в JSONе.
* Из-за этого пришлось переделывать JSON в CSV. Онлайн-конвертеры не смогли справиться с этой задачей (ВООБЩЕ НИКАК НЕ СМОГЛИ), поэтому пришлось прибегнуть к использованию ИИ для составления CSV. Возможно, поэтому в колонке text появились лишние символы + ИИ значительно сократил текст, передаваемый в JSONе.


Если делиться опытом, работа с OpenRefine очень разочаровала. Возможно, в процессе работы что-то пошло не так, но больше всего расстроило то, что никак не получилось привести JSON в божеский вид - огромные чистые данные получила моментально, а вот привести их в нормальную таблицу так и не вышло.
Если делиться опытом, работа с [[OpenRefine]] очень разочаровала. Возможно, в процессе работы что-то пошло не так, но больше всего расстроило то, что никак не получилось привести JSON в божеский вид - огромные чистые данные получила моментально, а вот привести их в нормальную таблицу так и не вышло.


[[Категория:CompLing Works]]
[[Категория:CompLing Works]]

Версия от 07:58, 14 июня 2026

Выбранная категория

Для очистки и разметки была выбрана категория EducationalTechnology с платформы digida.mgpu.ru. С помощью json-запроса, был сформирован кластер из 20 первых статей (в алфавитном порядке), который отправился на обработку в OpenRefine.

Проделанные шаги

  • Почищены пробелы в заголовках (0 изменений)
  • Заголовки приведены в регистр заголовков (16 изменений)
  • Дата приведена к виду даты (точно уже не помню, где-то 16 или 18 изменений)
  • Объединены два дубликата

Результаты

В целом, в данных из категории содержалось не так много ошибок, однако столкнулась со следующими проблемами:

  • В итоге не получилось полноценно поработать с OpenRefine через json-запрос, т.к. все полученные отображались в одну строку, которая имела очень много столбцов с каждым отдельным значением. Исправить это средствами OpenRefine никак не удалось (+ интуитивно не понятно, как прописывать путь, который запрашивает программа, т.к. как такового поля для ввода пути там не отображается. Пришлось тыкаться вручную)
  • Из-за этого пришлось переделывать JSON в CSV. Онлайн-конвертеры не смогли справиться с этой задачей (ВООБЩЕ НИКАК НЕ СМОГЛИ), поэтому пришлось прибегнуть к использованию ИИ для составления CSV. Возможно, поэтому в колонке text появились лишние символы + ИИ значительно сократил текст, передаваемый в JSONе.

Если делиться опытом, работа с OpenRefine очень разочаровала. Возможно, в процессе работы что-то пошло не так, но больше всего расстроило то, что никак не получилось привести JSON в божеский вид - огромные чистые данные получила моментально, а вот привести их в нормальную таблицу так и не вышло.