在Hibernate中，多对多关联关系（Many-to-Many relationships）是指两个实体类之间的一种关系，其中一个实体类可以与多个另一个实体类相关联，而同样一个实体类也可以与多个另一个实体类相关联。例如，在一个公司中，一个员工可能会在不同的项目中工作，而同样一个项目也可能需要多个员工协同完成。在ORM框架中，多对多关系的映射可以使用中间表、双向一对多关系和关联实体类等多种方式实现。
数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库的软件系统。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过数据库管理系统访问数据库中的数据，数据库管理员也通过数据库管理系统进行数据库的维护工作。
本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。
知识图谱（knowledge graph）⼀度被专家称为“AI皇冠上的明珠”，因为知识图谱技术是⼈⼯智能技术⽅向中的重要⼀环。它不仅可以为其他⼈⼯智能应⽤提供⽀持，如⾃然语⾔处理、推荐系统等，更可以帮助⼈⼯智能系统⾃主构建和增⻓知识库，提升计算机的理解和分析能⼒，实现“认知智能”的⽬标。Gartner预测，到2025年，知识图谱技术将应⽤于80%的数据分析，⽽2021年这⼀⽐例仅为10%。 最近爆⽕的ChatGPT也是⾃然语⾔处理和理解领域的⼀个重要应⽤，虽然ChatGPT在⽣成和理解⾃然语⾔⽅⾯表现出⾊，但它的知识表⽰和推理能⼒有限，⽆法直接获取和处理结构化知识。因此，知识图谱可以为ChatGPT提供丰富的结构化知识，以增强其对话⽣成和理解的能⼒，进⽽提升对话系统的智能⽔平。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 01 多模态简介 1．知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。 一方面，凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱构建的数据来源，例如对于图片，也需要完成类似于文本中的实体识别和关系抽取任务。另一方面，
长度为词典长度，每个词在词典中的位置置1，其余置0Curse of Dimension, 不适合太大的字典互相正交，难以表示词语之间的相似性
从数据模型的建模方法来看，一般是先将现实世界中的问题建模为信息世界中的概念模型，然后将信息世界中的概念模型转化为机器世界中的逻辑模型。
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章，关系抽取是自然语言处理中信息抽取（EI）的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章：
近日，自然语言处理 (NLP) 领域的顶级会议 ACL 2021 和人工智能领域顶级会议 IJCAI 2021 相继揭晓论文录用结果，专注医疗人工智能与大数据技术研究的腾讯天衍实验室共有 3 篇长论文被 ACL 2021 主会接收，1 篇长论文被 Findings of ACL 接收，1 篇长论文被 IJCAI 2021 接收。
结构化分析是根据分解与抽象的原则，按照系统中的数据处理流程，用数据流图来建立系统的功能模型，从而完成需求分析工作。结构化分析模型的核心是数据字典，围绕这个核心，有3个层次的模型，分别是数据模型、功能模型和行为模型（也称状态模型）。一般使用E-R图表示数据模型，用DFD表示功能模型，用状态转换图表示行为模型。
（1）能真实、充分地反映现实世界，是现实世界的一个真实模型。 （2）易于理解，从而可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见。 （3）易于更改，当应用环境和应用要求改变时，容易对概念模型修改和扩充。 （4）易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。 在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。
导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。 对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳发布了2020年AI领域技术成熟度曲线，其中知识图谱的期待值处在AI领域的顶峰，还有5到10年的发展机会达到平稳期，也就是大规模商用。知识图谱这个概念是在2012年谷歌知识图谱的提出而火起来的，追根溯源，知识图谱的前身是语义网络。通俗地说，知识图谱将无序分散的信息，以图的方式整合成知识。
概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别在于，概念数据模型表示实体及其关系，而逻辑数据模型除了提供实体和关系之外，还提供了更多的细节，包括属性、主键和外键。
导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
数据库（Database，DB） ：长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 基本特征
近年来，预训练语言模型（PLM）在各种下游自然语言处理任务中表现出卓越的性能，受益于预训练阶段的自监督学习目标，PLM 可以有效地捕获文本中的语法和语义，并为下游 NLP 任务提供蕴含丰富信息的语言表示。然而，传统的预训练目标并没有对文本中的关系事实进行建模，而这些关系事实对于文本理解至关重要。
如果一段文本中提到一个实体 ，算法将识别出该实体在知识库中的相应条目(例如一篇维基百科文章)。
三分技术，七分管理，十二分基础数据。十二分基础数据强调了数据的收集、入库、更新维护是数据库建设中的重要环节。
类图(Class Diagram)用于描述系统中所包含的类以及它们之间的相互关系，帮助人们简化对系统的理解，它是系统分析和设计阶段的重要产物，也是系统编码和测试的重要模型依据。 类 类(Class)封装了数据和行为，是面向对象的重要组成部分，它是具有相同属性、操作、关系的对象集合的总称。在系统中，每个类都具有一定的职责，职责指的是类要完成什么样的功能，要承担什么样的义务。一个类可以有多种职责，设计得好的类一般只有一种职责。在定义类的时候，将类的职责分解成为类的属性和操作（即方法）。类的属性即类的数据职责，类
数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。
将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
(1).最基础的实体标注功能需要实时可视化显示每次的标注结果，每次标注时需要支持可选择大量实体类型。
信息抽取任务包括命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取（EE）等各种各样的任务。不同的信息抽取任务针对的任务不同，希望得到的输出也不同。例如下面的例子中，对于NER任务，需要识别Steve是PER、Apple是ORG；而对于关系抽取任务，则需要识别出Steve和Apple是Work For的关系。此外，不同场景的同一个信息抽取任务的输出可能也是不同的。
随着信息的爆炸性增长，构建能够理解、推理和应用知识的系统变得愈发重要。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，与自然语言处理（NLP）的结合将为构建更智能的系统打开崭新的可能性。本文将深入研究NLP在知识图谱中的应用，从基础概念到实际应用，揭示这一领域的发展趋势和潜在挑战。
E-R图又称实体关系图，是一种提供了实体，属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。通俗点讲就是，当我们理解了实际问题的需求之后，需要用一种方法来表示这种需求，概念模型就是用来描述这种需求。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是知识图谱的一篇综述类文章，带你对知识图谱有一个大体的了解。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 信息技术的发展不断推动着互联网技术的变革，Web技术作为互联网时的标志性技术，正处于这场技术变的核心。从网页的链接到数据的链接，Web技术正在逐步朝向Web之父Berners-Lee设想中的语义网络演变。语义网络是一张数据构成的网络，语义网络技术向用户提供的是一个查询环境，
企业架构包括多种不同类型，如包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。其中数据架构的主要目标是有效地管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。
自然语言处理(NLP)的正式定义：是一个使用计算机科学、人工智能(AI)和形式语言学概念来分析自然语言的研究领域。不太正式的定义表明：它是一组工具，用于从自然语言源(如web页面和文本文档)获取有意义和有用的信息。 NLP工具的实现一般是基于机器学习与深度学习、其它算法(Lucene Core)；基于前两者的实现是比较流行且持续在探索演进。
机器之心专栏 作者：秦禹嘉 在这篇被 ACL 2021 主会录用的文章中，研究者提出了 ERICA 框架，通过对比学习帮助 PLM 提高实体和实体间关系的理解，并在多个自然语言理解任务上验证了该框架的有效性。 近年来，预训练语言模型（PLM）在各种下游自然语言处理任务中表现出卓越的性能，受益于预训练阶段的自监督学习目标，PLM 可以有效地捕获文本中的语法和语义，并为下游 NLP 任务提供蕴含丰富信息的语言表示。然而，传统的预训练目标并没有对文本中的关系事实进行建模，而这些关系事实对于文本理解至关重要。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在本文中，我们将介绍数据开发的基本概念，包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
机器之心原创 作者：邱陆陆 存储了一份财务报表的计算机存下了一条「数据」，而持有这份财务报表的分析师拥有了一份「信息」。其间的区别是，分析师可以通过阅读财务报表得到相关的「知识」并依此作出投资决策。 存储了三万份财务报表的计算机同样存下了三万条「数据」，而持有三万份财务报表的分析师却不再拥有三万份「信息」。原因十分简单：计算机的内存是线性的，人的处理分析能力却不是——即使有三万份报表摆在我的眼前，我也只能眼睁睁看着其中的大部分停留在「数据」的状态无能为力。 除非……计算机可以帮助我吗？哪怕我们并不说同一种语
2017年8月，清华大学和微软研究院联合发布的 OAG v1，具体来说包含了来自 MAG 的 166,192,182 篇论文和来自 AMiner 的 154,771,162 篇论文的元数据信息。
为了能全面、正确地理解系统仿真，需要对系统仿真所研究的对象进行概要的了解。这里对与系统仿真相关的知识——系统与系统模型进行简单的介绍。
在完全深入RESTful API设计之前，详细了解RESTful API设计者的工作细节很重要。
知识图谱技术(Knowlege Graph)作为人工智能和智能信息处理中一项基础核心技术，在搜索引擎、智能问答等领域获得了广泛应用。在2012年，知识图谱的概念被首次提出：知识图谱是用于提升搜索引擎性能的知识库。
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟推荐系统是KEG应用的一个重要领域。 图是我最喜欢使用的数据结构之一，它们可以使我们能够表示复杂的现实世界网络，如快速交通系统（例如，公交道路、地铁等）、区域或全球空中交通，或者人们的社交网络之类的相关事物。并且他们非常灵活，很容易被人类理解，但是为了让计算机“理解”和“学习”它们，我们需要额外的一步（称为矢量化）。这种解释可能过于简单，我们将在本文的后续部分详细解释。 知识图谱有何特别之处？ 为了轻松理解知识图与其他图的不同之处，我们想象一个具
大型语言模型(LLM)能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真正理解。同时，推理能力也是有限的，不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，回答开始变得荒谬或矛盾，美其名曰“幻觉”。
本文内容分两部分，第一部分为基于 GNN 的图表示学习，共包含两节，第1节主要从三种建模方法上对图表示学习进行对比阐述；第2节分别从两类无监督学习目标——重构损失与对比损失，对基于 GNN 的无监督表示学习进行阐述。第二部分为GNN的相关应用介绍，主要为3D视觉、基于社交网络的推荐系统和视觉推理的介绍。
医疗知识图谱构建离不开大量的三元组，而三元组的获取除了先前文章介绍的IS-A上下位抽取，另一项就是关系抽取。关系抽取是信息抽取领域中的重要任务之一，目的在于抽取文本中的实体对，以及识别实体对之间的语义关系。例如"弥漫性肺泡出血易合并肺部感染"中，"弥漫性肺泡出血"与"肺部感染"都是疾病，他们之间的关系是"疾病-合并症"。存在于海量医疗文本中的知识体系网络，可以为其他NLP技术（实体链接，query 解析，问答系统，信息检索等）提供可解释性的先验知识（知识表示）和推理。
您将获得关于ER图和数据库设计的基本知识和技能。你会学到ERD是什么，为什么，ERD符号，如何画ERD，等等，以及一些ERD的例子。
随着.NET Framework 3.5 SP1和Visual Studio 2008 SP1的正式发布。ADO.NET 实体框架正式来到开发人员的面前，它使开发人员可以通过对象模型（而不是逻辑/关系数据模型）专注于数据。实体框架有助于将逻辑数据架构抽象为概念模型，并且允许以多种方式通过对象服务和名为“EntityClient”的新数据提供程序与概念模型交互。 实体框架组件 实体框架使开发人员可以编写更少的数据访问代码，减少维护，将数据结构抽象化为更易于开展业务（标准化程度较低）的方式，并且有利于数据的持久
【导读】生物医学文本挖掘领域近年来受到越来越多的关注，这得益于，科学文章，报告，医疗记录的电子化，使医疗数据更容易得到。这些生物医学数据包含许多生物和医学实体，如化学成分，基因，蛋白质，药物，疾病，症状等。在文本集合中准确识别这些实体是生物医学文本挖掘领域信息抽取系统的一个非常重要的任务，因为它有助于将文本中的非结构化信息转换为结构化数据。搜索引擎可以使用这种识别的实体来索引，组织和链接医学文档，这可以改善医疗信息检索效率。 实体的标识也可以用于数据挖掘和从医学研究文献中提取。例如，可以提取存储在关系数据库
在数据库设计中，经常会遇到需要在两个表之间建立关联关系的情况。一对一关联查询是其中一种常见的需求，它允许我们在两个表之间建立一对一的关系，以便在查询时将相关数据合并在一起。在本篇博客中，我将介绍如何使用 MyBatis 实现一对一关联查询，并详细讨论多种实现方式。
云栖君导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。
UML即Unified Model Language，是一种建模语言，也是标准建模语言。在软件开发中，当系统规模比较复杂时，需要用图形抽象地来表达复杂的概念，让整个软件设计更具有可读性，可理解性，以便尽早发现软件设计时存在的潜在问题，从而降低开发风险。同时，也极大地方便了业务人员与开发人员之间的交流。
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