在“无需复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模”一文中，我们总结了知识建模最佳实践的7个指导原则。本文中，我们将分基础篇、进阶篇，针对不同业务场景的建模需求，由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例，并涉及术语的解释。
本文带你走进命名实体识别（NER）任务，首先介绍了解决NER任务的经典模型结构，然后通过3篇顶会论文介绍当缺少训练样本的时候，如何解决NER任务。
本文介绍了EF Core 2.0的新特性和改进，包括实体、表、查询、性能提升和查询方面的内容。
一.模型级查询过滤器（Model-level query filters） ef core2.0包含了一个新特性，我们叫他模型级查询过滤器（Model-level query filters）。此特性允许使用Linq查询表达式直接定义在实体类型的元数据模型上。这样的过滤器会自动应用到任何LINQ查询所涉及的那些实体类型，包括间接引用的实体类型（对象引用，导航属性）。这个特性的一些常见应用是： 软删除-定义一个 IsDeleted 属性 多租户-定义一个 TenantId 属性 示例代码： 1 pub
在“知识图谱之本体结构与语义解耦——基于OpenSPG的建模实践（上）”一文中，我们从实体关系设计和概念语义建模2种场景，讲解了基于SPG的知识建模的方法和案例。
零样本信息抽取（Information Extraction，IE）旨在从无标注文本中建立IE系统，因为很少涉及人为干预，该问题非常具有挑战性。但零样本IE不再需要标注数据时耗费的时间和人力，因此十分重要。近来的大规模语言模型（例如GPT-3，Chat GPT）在零样本设置下取得了很好的表现，这启发我们探索基于提示的方法来解决零样本IE任务。我们提出一个问题：不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行？我们将零样本IE任务转变为一个两阶段框架的多轮问答问题（Chat IE）,并在三个IE任务中广泛评估了该框架：实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取。在两个语言的6个数据集上的实验结果表明，Chat IE取得了非常好的效果，甚至在几个数据集上（例如NYT11-HRL）上超过了全监督模型的表现。我们的工作能够为有限资源下IE系统的建立奠定基础。
在OpenSPG最新发布的0.0.2 版本中，为了方便大家更好地理解和应用OpenSPG构建知识图谱，发布了知识建模最佳实践的 7 个指导原则。本文我们结合蚂蚁域内的多个业务场景，举例说明结合SPG规范的结构与语义解耦的知识建模及schema设计方法。
E-R模型向关系模型的转换规则： 一、两元联系的转换规则 (1)实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性即为关系的属性，实体标识符即为关系的键。 (2)联系类型的转换 a实体间的联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。 b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。 c如实体间的联系是M:N则将联系类型也转换成关系模式，其属性为两端实体类型的键加上
CoreData是一个专门用来管理数据的框架，其在性能与书写方便上都有很大的优势，在数据库管理方面，apple强烈推荐开发者使用CoreData框架，在apple的官方文档中称，使用CoreData框架可以减少开发者50%——70%的代码量，这虽然有些夸张，但由此可见，CoreData的确十分强大。
在SpringMVC中，获取请求参数的方式有很多种，除了之前介绍的@RequestParam、@PathVariable、@RequestHeader和@CookieValue注解，还可以使用实体类型的形参获取请求参数。这种方式可以将请求参数封装到一个实体对象中，使得代码更加简洁和易读。
目前通用大模型取代为特定任务定制训练的专属模型的趋势逐渐显露，这种方式使AI模型应用的边际成本大幅下降。由此提出一个问题：不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行？ 信息抽取技术作为构建知识图谱的重要一环，如果完全不需要训练就可以实现，将使数据分析的门槛大幅降低，有利于实现自动化知识库构建。 我们通过对GPT-3.5用提示工程的方法建立一个通用的零样本IE系统——GPT4IE（GPT for Information Extraction），发现GPT3.5能够自动从原始句子中提取结构化信息。支持中英文，工具代
在禁售的风险防控库里，有一种屡见不鲜的「玄学骗局」：不法分子试图不断地在平台「上新」新品种，借助在社交媒体上走红的「魔法改运」等说辞，引人入套。
预训练词向量：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors或https://pan.baidu.com/s/14JP1gD7hcmsWdSpTvA3vKA
该项目是GITHUB上的一个开源项目QASystemOnMedicalGraph。是基于医疗领域知识图谱的问答系统。具体内容为从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小)，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。
今天，苹果发布了自家的最新模型ReALM，仅需80M参数，就能在上下文理解能力上打平甚至超越GPT-4！
实体-关系模型(或ER模型)描述特定知识领域中相关的事物。基本的ER模型由实体类型(对感兴趣的事物进行分类)和指定实体之间可能存在的关系(那些实体类型的实例)组成。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 编辑 | PaperWeekly 论文标题： Few-shot Named Entity Recognition with Self-describing Networks 收录会议： ACL 2022 论文链接： https://arxiv.org/abs/2203.12252 代码链接： https://github.com/chen700564/sdnet 小样本 NER 需要从很少的实例
将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的 属性 即为关系的 属性，实体标识符即为关系的键。
微软的Entity Framework 受到越来越多人的关注和使用，Entity Framework7.0版本也即将发行。虽然已经开源，可遗憾的是，国内没有关于它的书籍，更不用说好书了，可能是因为EF版本更新太快，没人愿意去花时间翻译国外关于EF的书籍。使用Entity Framework开发已经有3年多了，但用得很肤浅，最近想深入学习，只好找来英文书《Entity Framework 6 Recipes》第二版，慢慢啃。首先需要说明的是，我英文不好，只是为了学习EF。把学习的过程写成博客，一是督促自己，二是希望能帮助有需要的朋友。EF是微软极力推荐的新一代数据库访问技术，它已经成熟，做为一名.NET开发人员，如果你还没有使用它的话，那感紧开始吧，特别是DDD（领域驱动设计）的爱好者，更应该学习它，因为它是领域模型的绝佳搭档！另外，本书也是一本关于EF的佳作（其实，英文的关于EF的书也就那么几本，中文的目前还没有，只有一些零星的资料，这会让初学者会感觉到混乱，特别是什么EDMX文件、Code First、Model First、Database First、表拆分，实体拆分，TPT,TPH,TPC，CodeFirst和DDD的配合等等），就从本系列开始对EF进行一个系统的学习吧，老鸟也可以从中了解不少的知识点。文中肯定有很多翻译不当的地方，恳请你指正，以免误导大家。谢谢！由于书中的代码只贴出核心部分，如果你想运行示例代码，可以加入QQ群下载，因为太大，超过博客园的限制，所以这里提供不了下载。要说的就这么多，下面就开始这一段学习过程吧。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程十一（Spring中国教育管理中心）
[0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型)
本文讲述了关于微软在线调查创建应用Microsoft forms的一个漏洞，通过其中的数据分享机制，作者可以藉机获取到参与调查用户的邮箱信息，漏洞最终收获了$2k的奖励。微软的Office365有很多服务，其中的Microsoft Forms以OData数据协议方式实现在线的调查测验创建，并能把相关调查结果数据分享给其他用户。
原文地址已经不可考。。。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个数据库
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程二十二（Spring中国教育管理中心）
使用DataAnnotation非常简单，但对于EntityFramework中的特性，就要在实体类中引入EntityFramework程序集，但实体类最好能是保持与架构无关性的POCO类，才能更具通用性。所以，最好是在数据层中使用FluentAPI在数据层中进行实体类与数据库之间的映射工作。从功能上而言Data Annotations是Fluent API的一个子集， Data Annotations可以实现的功能Fluent API都能实现。
上一篇文章：(1条消息) MyBatis-Plus 入门 【SpringBoot版】_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
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尝试过 ado.net、dapper、ef，以及Repository仓储，甚至自己还写过生成器工具，以便做常规CRUD操作。
我在网上也搜过很多，就是想知道在数据库中的建表语句的字段类型对应Java实体类中属性的类型是什么。
1、EF等ORM解决方案出现的原因 因为软件开发中分析和解决问题的方法已经接近成熟,然后关系型数据库却没有,很多年来,数据依然是保存在表行列这样的模式里,所以,在面相对象和高度标准化的数据库中产生了一个失配(不匹配、阻抗失配，微软的安德斯.海尔斯伯格<C#之父>可能会这样叫它),为了解决这个失配,大多数项目中都会引入"数据处理层"来转换应用程序实体层的数据到数据库的行和列中,随着"数据处理层"的不断进化,最后ORM就诞生了。 2、集成查询语言LINQ LINQ和EF都出自于微软,都能帮助我们解决失配的问题.
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 《梦华录》是最近一段时间讨论度颇高的一部电视剧，豆瓣评分一度高达8.8分，是近些年来评分较高的一部古装影视剧。其制作相对精良，画面精美，主要人物的性格特色明显，角色鲜明。并且，这部剧的内容本身当属“披着古装的现代都市剧”，许多情节都能引起人们的共鸣。 不过，今天我们不是来聊剧情的，而是想借这部剧来谈谈知识图谱。从有意思的事情中学习，才能高效地学为所用嘛！ 众所周知，知识图谱是由实体和关系组成的网状结构的知识表示。 最新的研究表明，人脑就是通过知识与知识
将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如，淘宝的几亿用户数据，如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中，肯定是无法满足性能要求的，此时就需要对单表数据进行拆分。
今天介绍一个论文autoner[1]，主要是为了探索如何在只有词典的情况下，提升NER实际落地效果；
如果表名和我们的实体类的名称不一致的话，在执行相关操作的时候会抛出对应的异常，比如数据库的表我们该为T_USER,然后执行查询操作。
https://gitee.com/baomidou/mybatis-plus/pulls/194
本节介绍数据在 Snuba 中的组织方式以及面向用户的数据如何映射到底层数据库（如： Clickhouse）。
1、官网地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/ef/core/cli/powershell#scaffold-dbcontext 2.命令说明 Scaffold-DbContext 为 DbContext 数据库的和实体类型生成代码。 为了使 Scaffold-DbContext 生成实体类型，数据库表必须具有主键。 参数： SCAFFOLD-DBCONTEXT 参数 说明 -连接 <String> 用于连接到数据库的连接字符串。 对于 ASP.NET Co
---- 新智元报道 作者：专知 【新智元导读】本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 来自“ 知识图谱标准化” 本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 本文件给出了知识图谱的技术
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