大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 （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 实体间的关系是1对1 在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。...实体间的联系是1对N 则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端 实体类主键。 如实体间的联系是M对N 单独将 联系类型 也转换成关系模式。将M和N端的主键都加进去。...示例：该ER图转换为关系模型 商店 和 职工是一对多关系，一个商店有多个职工，而一个职工只能属于一家商店；即职工是多端，在职工的关系模型中加入商店的主键，作为职工关系模型的外键 商店（商店编号，商店名...，地址） 职工（职工编号，姓名，性别，商店编号） 商店和商品是多对多，可以将二者的联系类型 销售 也转换成关系模型 商品（商品号，商品名，规格，单价） 销售（商店编号，商品号，月销售量） 一般主键加下划线
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。...一些ER模型显示由一般化-专门化关系连接的超实体和子类型实体，[3]和ER模型也可用于特定领域本体的规范 ? 使用Chen符号的MMORPG的实体关系图。...实体不仅可以由关系来描述，还可以由附加的属性(属性)来描述，这些属性包括称为“主键”的标识符。为表示属性以及实体和关系而创建的图可以称为实体-属性-关系图，而不是实体-关系模型。...实体关系模型 ? 两个相关的实体 ? 具有属性的实体 ? 与属性的关系 ? 主键 一个实体可以被定义为一个能够被唯一识别的独立存在的事物。实体是对领域复杂性的抽象。...详见实体-关系建模2。 实体关系和语义建模 语义模型 语义模型是概念的模型，有时被称为“平台无关模型”。这是一个内涵模式。
ReQuest 框架可以将隐藏于问答数据 (以及用户反馈信息) 内的关于实体关系的知识迁移到实体关系抽取任务上，提升信息抽取系统的效能。...在这个空间中，关系类型语义联系密切的关系提取对象也具有相似的表征，同一个问题下由正面实体（问，答）提述对和链接的问答对象也具有相似的表征。...传统的 RE（relation extraction）模型在训练的时候严重依赖于人工标注的数据，人工生产标签数据的成本是很高的，而且人工标签会成为处理多种类型关系时的障碍。...我们的模型将关系提述、类型、问答实体提述对以及文本特征联合地嵌入到了两个低维空间中（关系提取和问答），在这个低维空间中，具有相同关系类型或者语义相似的问答对会拥有相似的表征，共享的特征将这两个空间连接起来...，问答语料中的实体提述对，以统一的形式对前面提到的信息进行编码的目标关系类型和文本特征（section 3.1）。
从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统：其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。...包括15项信息，其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。...2、本次通过手工标记210条意图分类训练数据，并采用朴素贝叶斯算法训练得到意图分类模型。其最佳测试效果的F1值达到了96.68%。选用NB的原因是通过与SVM训练效果比较后决定的。...意图类别还是太少，本系统得到分类模型只能预测出上面设定的7类意图。 对于问题句子中有多个意图的情况只能预测出一类，今后有时间再训练多标签模型吧。。 知识图谱太小了，对于许多问题都检索不出答案。...今后可以爬取其它的健康网站数据或者利用命名实体识别和关系抽取技术从医学文献中抽取出实体与关系，以此来扩充知识图谱。 在本项目中采用了预训练的词向量来找近似词。
手把手教学构建农业知识图谱：农业领域的信息检索+智能问答，命名实体识别，关系抽取，实体关系查询 1.项目介绍： 效果展示： 图片 图片 图片 目录结构： . ├── MyCrawler //...我们进入8000端口主页面，输入文本，即可看到以下命名实体和分词的结果（确保django和neo4j都处于开启状态） ---------------------- 2.1农业知识问答 图片 2.2关系查询...修改部分配置信息 关系查询中，添加了2个实体间的最短路查询，从而挖掘出实体之间一些奇怪的隐含关系 图片 2.3农业实体识别+实体分类 图片 点击实体的超链接，可以跳转到词条页面（词云采用了词向量技术）...： 图片 2.3.1实体查询 实体查询部分，我们能够搜索出与某一实体相关的实体，以及它们之间的关系： 图片 图片 2.3.2关系查询 关系查询即查询三元组关系entity1-relation->entity2...训练PCNN模型 4.1关系自动抽取 农业知识图谱关系抽取 data 处理数据集，得到关系抽取需要用到的json文件 步骤: 如果当前文件夹下没有filter_train_data_all_deduplication.txt
前言： 上一篇文章我们学习了Hibernate的框架搭建，并且完成了单表的CRUD操作，今天我们来学习Hibernate中的多表关联。 主要来说最常见的两种关系：一对多关系，多对多关系。...这种关系在数据库中如何体现呢？ 数据表中一的一方是主表(Customer)，多的一方是从表(Orders)，通过主外键关联关系来维护这种关系。 从表中的cid为外键，该外键被主表的主键id所约束。...代码： 通过前面的学习，我们知道Hibernate框架是通过配置实体关系映射文件进行转换的。 一对多： <!...orders； name与实体类属性名对应； table与数据表字段名对应； key与外键字段名对应； one-to-many与集合泛型的实体类对应。...： name是实体类对应的集合属性名， table对应中间表名， key对应中间表的外键字段名， many-to-many与集合泛型的实体类对应，column属性与中间表的外键字段名对应。
概述 实体关系抽取是自然语言处理领域的一个常见任务，它常常和实体识别任务伴生，他们都属于图谱三元组的提取任务。实体识别任务提取出实体，实体关系抽取任务则是负责判断两个实体之间的关系。...本文优化点 实体向量嵌入方式的优化 对于实体关系抽取任务，一般而言，输入包含需要判断的句子和两个实体，常见的嵌入方式是计算两个实体在句子中的位置向量，来标注实体。...然而，仅仅根据两个词来进行关系识别，可能导致模型很难深入理解句意，难以理解隐藏在句子中的实体关系。 依存解析器通过Stanford CoreNLP的依存解析算法，对输入句子进行依存关系分析。...这种方法显著优化了实体向量的嵌入方式，使得模型不仅能够关注两个实体本身，还能够充分理解它们在句子中的上下文和依存关系。这种深层次的语义理解，能够大幅提高实体关系抽取任务的准确性和鲁棒性。...，调用模型，可以利用模型来预测一句话的种两个实体之间的关系，下面是一个演示结果： 输入句子 text = "据报道，东方航空股临时停牌传将与上航合并" entity1= "东方航空" entity2=
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我们通常用实体、联系和属性这三个概念来理解现实问题，因此ER模型比较接近人的思维方式。...此外，ER模型用简单的图形符号表达系统分析员对问题域的理解，不熟悉计算机技术的用户也能理解它，因此，ER模型可以作为用户与分析员之间有效的交流工具。...一、ER模型 ER模型中包含3种相互关联的信息：数据对象、数据对象的属性及数据对象彼此之间相互连接的关系。 1.数据对象 数据对象是对软件必须理解的复合信息的抽象。...总之，可以由一组属性来定义的实体都可以被认为是数据对象。 数据对象彼此间是有关联的，例如，教师“教”课程，学生“学”课程。教或学的关系表示教师和课程或课程之间的一种特定的连接。...3.联系 客观世界中的事物彼此间往往是有联系的。例如，教师与课程渐存在“教”这种联系，而学生与课程间则存在“学”这种联系。 数据对象彼此之间相互连接的方式称为联系，也称为关系。
具体结果如下： a) 文档级关系抽取，模型需要区分文档中的多个实体之间的关系，这需要PLM对实体间关系有较好的理解。...文档级关系抽取（DocRED） b) 实体类别区分，模型需要区分文本中的实体的具体类别，这需要PLM对实体本身有较好的理解。...实体类别区分（FIGER） c) 问题回答，作者测试了两种常见的问题回答任务：多选问答（multi-choice QA）和抽取式问答（extractive QA）。...这需要PLM对实体和实体间关系有较好的理解。 多选问答（multi-choice QA） 抽取式问答（extractive QA） 7 分析 a) 消融分析（ablation study）。...作者在多个自然语言理解任务上验证了该框架的有效性，包括关系提取、实体类别区分和问题问答。
通过提取文本中的所有实体及其显式关系，并基于这些关系和隐藏信息推断隐式关系，ERA-CoT显著提高了大语言模型（LLMs）的推理能力和问题回答的准确性。...2.3 隐式关系推断 基于显式关系和文本中的隐藏信息推断实体之间的隐式关系。通过生成多个可能的隐式关系，并使用模型进行评分，确定这些关系的可靠性。...具体来说，通过分析上下文中的隐含信息，推断出未显式提到但可能存在的实体关系。 2.4 关系过滤 使用模型对隐式关系的可靠性进行评分，设定阈值筛除低于阈值的隐式关系。...这一步骤确保了最终关系集的高质量和准确性。 2.5 问题回答 基于提取的实体以及获得的显式和隐式关系回答问题。在这个过程中，模型利用之前提取和过滤的关系信息，提供更准确和详细的答案。...在GPT-3.5和Llama-2两种大语言模型上，ERA-CoT在常识推理、数学推理和逻辑推理三种类型的问题上均表现出显著提升，表明增强模型的实体关系理解能力能够显著提高推理能力和问题回答的准确性。
实体 - 关系（ER）图（也称为ERD或ER模型）是Peter最初在1976年提出的经典且流行的概念数据模型。它是系统内不同实体的视觉表示以及它们如何相互关联。实体关系图广泛用于设计关系数据库。...实体关系图显示数据库中的实体（表）以及该数据库中的表之间的关系。对于良好的数据库设计，必须有一个实体关系图。 ER-Diagrams有三个基本要素： 实体是我们想要存储信息的“事物”。...实体是一个人，地点，事物或事件。 属性是我们要为权利收集的数据。 关系描述了实体之间的关系。...image.png 概念设计与逻辑设计与物理设计ERD 概念数据库设计在类似于实体 - 关系 - 模型的概念数据模型中生成迷你世界的初始模型。...逻辑数据库设计将此模式转换为DBMS支持的数据模型，类似于关系模型。 物理数据库设计旨在提高最终数据库系统的性能。 在概念设计过程中，我们应该把重点放在生成真实世界的正确模型上。
2.内容 2.1 ERD定义 实体 - 关系（ER）图（也称为ERD或ER模型）是Peter最初在1976年提出的经典且流行的概念数据模型。它是系统内不同实体的视觉表示以及它们如何相互关联。...这样的初始模型还可以演化为物理数据库模型，以帮助创建关系数据库，或帮助创建流程图和数据流模式。 2.3 ERD符号指南 ER图包含实体、属性和关系。在这一节中，我们将详细讨论ERD符号。...2.4 概念、逻辑和物理数据模型 ER模型通常是在三个抽象层次上绘制的: 概念ERD /概念数据模型 逻辑ERD /逻辑数据模型 物理ERD /物理数据模型 虽然ER模型的所有三个级别都包含具有属性和关系的实体...2.4.1 概念数据模型 概念性的ERD对系统中应该存在的业务对象及其之间的关系进行建模。开发了一个概念模型，通过识别所涉及的业务对象来呈现系统的总体情况。它定义了哪些实体存在，而不是哪些表。...您必须清楚在适当的细节级别开发ER关系图的目的(有关更多细节，请阅读“概念、逻辑和物理数据模型”一节) 确保您清楚要建模的范围。 了解建模范围可以防止在设计中包含冗余实体和关系。
神经张量网络（NTN）在实体 - 关系对的数据库上训练，用于探究实体之间的附加关系。这是通过将数据库中的每个实体（即每个对象或个体）表示为一个向量来实现的。...这些载体可以捕获有关该实体的事实，以及它是如何可能是某种关系的一部分。...关系推理的神经模型 能够认识到某些事实纯粹是由于其他现有的关系而存在的，是学习常识推理的模型的目标。NTN旨在发现实体之间的关系，即对于确定性地预测关系R....该模型通过下列基于NTN的函数计算两个实体处于特定关系的可能性分数： [图片] 其中[图片]是标准非线性的单元应用,[图片][图片]是张量，双线性张量积[图片]产生向量[图片][图片]，其中每个条目张量的一个切片...，即k对应于每个关系的张量参数个数，d是实体的形状。
1.2 实体之间的关系 ? 1.2.1 一对多（1：N） 主表中的一条记录对应从表中的多条记录 ? 实现一对多的方式：主键和非主键建关系 问题：说出几个一对多的关系？...如何实现一对一：主键和主键建关系 思考：一对一两个表完全可以用一个表实现，为什么还要分成两个表？ 答：在字段数量很多情况下，数据量也就很大，每次查询都需要检索大量数据，这样效率低下。...【表的垂直分割】 1.2.3 多对多（N：M） 主表中的一条记录对应从表中的多条记录，从表中的一条记录，对应主表中的多条记录 ? 如何实现多对多：利用第三张关系表 问题：说出几个多对多的关系？...讲师表——学生表 课程表——学生表 商品表——订单表 小结： 如何实现一对一：主键和主键建关系 如果实现一对多：主键和非主键建关系 如何实现多对多：引入第三张关系表
X-SQL模型 ? X-SQL模型结构 上图是X-SQL的模型结构图，乍一看还是挺复杂的。模型主要分为三层，编码器、上下文强化层和输出层，我们逐层来解析。...编码器是模型的基础，使用的是同样来自微软的改良版BERT——MT-DNN[4]。这部分的重点是它构造输入的方式，X-SQL的输入序列是由自然语言问题(Query)和各列的名称用[SEP]拼接而成的。...为了处理conds为空的情况，模型引入了一个特殊列，用[EMPTY]来表示。模型还把原来BERT的Segment Embedding扩展成了图中黄色的Type Embedding。...整个方案既复杂又简单，复杂在于子任务多，而且有依赖关系；简单在于基本都是分类任务，更多细节大家可以参考论文[5]。 HydraNet 如果读懂了X-SQL，理解HydraNet[6]就很简单了。...下一期我们将介绍几个表格问答的落地应用，不要错过哦。
基于 TensorFlow 的实体及关系抽取，2019语言与智能技术竞赛信息抽取（实体与关系抽取）任务解决方案。 如果你对信息抽取论文研究感兴趣，可以查看我的博客 望江人工智库 信息抽取。...Abstract 该代码以管道式的方式处理实体及关系抽取任务，首先使用一个多标签分类模型判断句子的关系种类，然后把句子和可能的关系种类输入序列标注模型中，序列标注模型标注出句子中的实体，最终结合预测的关系和实体输出实体...-关系列表：（实体1，关系，实体2）。...整个实体关系抽取代码的具体细节和运行过程可以阅读 bert实践:关系抽取解读，如果还有疑问或者想法欢迎提Issues :smile: 2019语言与智能技术竞赛 more info: 2019语言与智能技术竞赛...raw data download, if you have any questions, you can contact my mailbox wangzichaochaochao@gmail.com 关系分类模型和实体序列标注模型可以同时训练
大创所需，所以写了一个模型用来完成关系抽取。...如果仅用于测试和实际使用，可以下载已经训练好的Model，然后调用demo.py下对应函数 caculate_acc：计算每一个类别的正确率 demo_output：随机选择样本，输出原文，实体对以及预测的关系...（95.37%正确率的） 链接：https://pan.baidu.com/s/1ffOzN3FZ1foepB6NcSF5qQ 提取码：bert 数据 数据使用的是百度发布的DUIE数据，包含了实体识别和关系抽取...，ent1和ent2是实体，rel是关系 Model 模型就是直接使用Bert用于序列分类的（BertEncoder+Fc+CrossEntropy） 具体的处理就是把ent1，ent2和sentence...直接拼接送进模型 相对我之前对Bert的粗糙处理，这里加上了MASK-Attention一起送进模型 Result 从百度的原数据中选择20000条，测试数据2000条（原数据相对很小的一部分） 训练参数
目录：阅读该文章将获得如下收益 什么是多态，与重载，重写，隐藏什么关系？...函数重载与stl萃取机制结合 实现编译时多态 汇编查看虚函数指针与构造 和析构函数关系。 60秒问答 一、 问：重载，重写 ，隐藏区别？ 答： 重载 相同作用域内，函数名字相同，参数不同。...整理这个文章之后，依然不清楚，有了解的可以告诉我 我知道的 面向对象的三大特征： 1.封装：保证对象自身数据的完整性、安全性 2.继承：建立类之间的关系，实现代码复用、方便系统的扩展 3.多态：相同的方法调用可实现不同的实现方式...一旦在某个作用域内包含需要的名字就会停下来，并就该作用域内的名字进行决议 ，这意味着往外层的作用域就不予考虑了，从而将外层作用域的同名函数隐藏；[不在去寻找更合适的] 4.编译器在当前的名字空间中找到与所求名字同名的实体之间进行决议...问题来源：4.编译器在当前的名字空间中找到与所求名字同名的实体之间进行决议(函数重载)，如果选不出最优，就产生二义性错误 https://blog.nowcoder.net/n/bb65a484a87d4a7fab967d0555f6a152
基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统（含码源）：命名实体识别、关系识别、LTP简单教学 文件树: 1) app.py是整个系统的主入口 2) templates文件夹是HTML的页面...人物关系问答页面 3) static文件夹存放css和js，是页面的样式和效果的文件 4) raw_data文件夹是存在数据处理后的三元组文件 5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块...项目码源点击跳转 2.主界面-基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统 网站示例: 欢迎界面 图片 图片 图片 图片 图片 3.KGQA部分码源展示 #-*- coding: utf-8 -...B 表示实体开始词，I 表示实体中间词，E 表示实体结束词，S 表示单独成实体，O 表示不构成命名实体。 LTP 提供的命名实体类型为: 人名（Nh）、地名（Ns）、机构名（Ni）。...arc.head 表示依存弧的父节点词的索引，arc.relation 表示依存弧的关系。 标注集请参考 依存句法关系 。
本文将详细讲解如何利用大模型实现知识图谱的自动化构建，包括实体识别、关系抽取和图谱更新，并提供可运行的示例代码和相关配图。...大模型在知识图谱构建中的作用大模型在知识图谱构建中的核心作用包括：实体识别：从文本中自动识别出实体。关系抽取：识别实体之间的关系。图谱更新：动态更新知识图谱中的实体和关系。...实体识别实体识别是知识图谱构建的第一步，目标是识别文本中的关键实体（如人名、地名、组织等）。大模型可以通过预训练的语言模型（如BERT）实现高效的实体识别。...A1: 大模型具有强大的自然语言理解能力，可以显著提升实体识别和关系抽取的准确性和效率，减少人工干预。Q2: 如何处理多语言知识图谱的构建？...A2: 可以使用多语言大模型（如mBERT、XLM-R）来处理多语言文本，并通过统一的表示方法构建多语言知识图谱。总结本文详细介绍了如何利用大模型构建高效的知识图谱，包括实体识别、关系抽取和图谱更新。
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