通常，企业在运用ERP系统进行订单管理的同时，上传真实订单用于比对参考。在SAP的订单管理中，配有附件上传功能，可添加的附件有多种形式，如销售/采购订单、PDF文件、发票、注册证明等。...以下以SAP中销售订单变更中如何添加附件为例，以此说明。...1)使用GOS，可以将业务文件存储在一个存档表中，这样主表就不会受到大型附件的影响。...Log 显示附件添加成功与否的结果 2)Attachment Location 即附件位置，填写所需添加附件在PC中的文件路径及文件。...3)Order Number 即附件所属的订单编号 若Order Number = Sales Document(或其他T-code在录制过程中所使用到的编号) 则说明附件添加在了相同订单中；若不相等，
它将数据流定义为“一种数据血缘文档，它描述了数据如何在业务流程和系统中移动”。 综上，总结如下。 数据血缘描述了数据从源点到目的地的路径，以及数据在路径中进行的转换。...DAMA-DMBOK2将数据流与数据血缘相关联。“数据流是一类数据血缘文档，它描绘了数据如何在业务流程和系统间流动。...端到端数据流展示了数据源自哪里、在何处存储和应用，以及数据在系统和流程内部及二者之间流动时如何转换。”...根据DAMA字典，数据集成架构确定了“数据在应用程序和数据库之间如何流动”。 DAMA-DMBOK1给出的数据集成架构的定义更详细。“数据集成架构定义了数据如何从源头到末端流过所有系统。...因为它既包括数据库，也包括控制着数据流入、流出系统（数据库之间）的应用程序。数据血缘和数据流都是这个概念的名称。” 在DAMA字典中，你也可以找到对数据集成架构的分类。
在你打算创建一个聊天机器人模型的时候，你会立即明白，对话流的建模是其中最为艰难的部分之一，甚至可以说是最为困难的部分。一般来说，对话流的建模就是要定义聊天机器人的行为表现。...实体 你可以定义自己的实体，也可以使用平台提供的实体。上面我们所提及的“订披萨”例子当中，披萨的类型与大小就是我们自定义的实体，而地址与数量则是系统定义的实体。...Wit.ai 接口 每个 Story 都可以看成是一张带有用户意图的图表，你可以在诸如特定变量值存在或不存在的条件下添加分支，这些变量是从用户输入中提取而来的。这样一来，你就可以定义一个会话流。...非常有意思的一点是，你可以在短语中设置实体角色。例如，在“我打算在一月三十一号从法国巴黎飞往意大利威尼斯”这句话中，你可以声明第一个城市是出发地，第二个城市是目的地。...拥有“收件箱”，收件箱中列出了聊天机器人无法处理的请求，因此研发人员可以教导机器人。 劣势 Stories仍处于测试阶段。 尽管Stories功能强大，但是并不适合那些难以控制对话流的案例。
花时间探索其功能，尝试不同的查询和方案，并将其整合到您的数据分析工作流中，以最大限度地发挥其潜力。...借助 Copilot，您可以轻松地就数据进行自然的对话，就像触手可及的业务分析师一样。...了解答案 收到答案后，您可以展开“显示推理”下拉菜单，详细了解 Copilot 如何理解您的问题，从而在您和 Copilot 之间建立透明度。...还可以展开视觉对象以更详细地查看它，作为报表作者，你甚至可以将这些视觉对象直接添加到报表页中，从而简化报表创建过程 - 只需单击视觉对象下方的“添加到页面”按钮即可。...为了提高 Copilot 的理解力，这里有一些建议和技巧可以获得更好的结果： 使用描述性列名 – 尽量避免使用没有间距或驼峰大小写的列 使用同义词 – 如果列可以有多个含义，请使用问答设置中的副驾驶同义词自动添加业务域术语
kettle所需要的表结构 ---- 如何添加新用户 点击工具>>资源库>>探索资源 选择【安全】>>点击加号添加用户>>填写账号密码保存 功能栏简介 ---- 3....➢转换里的步骤通过跳来连接，跳定义了一个单向通道，允许数据从一个步 骤向另一个步骤流动。在Kettle里，数据的单位是行，数据流就是数据行 从一个步骤到另一个步骤的移动。...数据流的另一个同义词就是记录流。 ➢除了步骤和跳,转换还包括了注释，注释是一个小的文本框，可以放在转 换流程图的任何位置。注释的主要目的是使转换文档化 4....，包括“使节点连接时效”，“删除节点连接”等 5.双击“表输入”步骤进行配置， 在弹出的配置对话框中，点击 “新建”按钮配置数据库的连 接信息。...在弹出的配置 对话框中，点击选定“文件& 工作表”进行配置 ➢在“Microsoft Excel 输出”步骤 的配置对话框中，点击选定“内容” 进行配置。
自由形式钢筋的更多路径对齐选项选择如何对齐钢筋集中的钢筋，并使钢筋集中的钢筋与在“对齐/闭合”约束中选定的平面平行。...设计风管系统的基于网络的计算为了集成设计和预制工作流，基于网络的流量和压降计算可用于设计风管系统。...REVIT-190916在 Revit Link 实例上添加了一个属性，可用于在只读对话框中查看链接文件的项目信息。...REVIT-186337在创建能量分析模型时，无论创建模式如何，表面名称现在都使用相同的约定；因此表面名称中只显示空间编号，并且 CADObjectID 的描述也相同（其中包括父图元及其图元 ID 的描述...REVIT-180465为实体地形添加了新的系统类别（即“地形实体”）。REVIT-178584添加了使用高度、材质调整创建细分以及根据主体地形实体继承等高线的功能。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 使用：pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍...对公司实体进行替换 是文本文件路径，内容形如： 实体1 实体2 ......实体n create_num=3 ：返回最多3个增强文本 change_rate=0.3 ：文本改变率 seed ：随机种子 2.随机同义词替换 参数： base_file ：缺省时使用内置同义词表...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？...,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠 特征工程(七)：图像特征提取和深度学习 如何利用全新的决策树集成级联结构
4.3 医疗机器学习与自然语言理解 医疗自然语言处理面临患者口述口语化、标注难度大、临床电子病历结构化等难题，我们希望通过医疗医保领域的机器学习与自然语言理解技术，来提升机器学习模型在智慧医疗及医保领域产品中的表现...建议研究方向： 医疗医保智能问答：包括文本匹配、答案生成、问题生成、对话系统、阅读理解、摘要生成、标签树扩展与构建等； 医疗医保NLP基础能力：包括医疗实体识别、链接、医疗语言模型、知识蒸馏、文本分类、...序列标注、同义词挖掘等。...4.4 常识知识理解与表达以及对话理解 本命题的主要研究方向是如何结合符号和向量进行对话的精确表达，同时探索如何更充分地利用当前海量数据进行对话领域的预训练，从而提升对话理解和建模的效果。...建议研究方向： 常识知识的提取表达：常识作为一种特殊的知识，跟已有的知识图谱中实体知识有很大不同，因为常识在句子中的理解和使用往往是隐含的。
MSRA去年底发表了一篇题为智能数据分析技术，解锁Excel“对话”新功能[1]的文章，介绍他们在Excel中如何构建所谓“对话式数据分析”。...他们认为这个场景中有下面几个核心问题： 理解和识别表格数据，例如表头、类型等元信息； 表格知识增强，例如实体识别和常识注入； 自然语言理解； 面向分析的渐进式对话，让用户可以用多轮对话进行数据探索（EDA...对话式数据分析的研究问题[1] 在一个数据驱动的时代，需要分析的数据越来越多。作为一个算法爱好者，我可以熟练地使用pandas之类的工具进行各种复杂的数据分析。...Schema表样例 第三张表是数据，每一行是一个实体，每个实体都有Schema中定义的列。 ? Data表样例 最后一张表是同义词典，用于输入query的归一化，也是工业NLP系统的常规套路了。 ?...在系统中表格问答技能也只能单独发布，无法整合进机器人中。 ? 问答测试1，问了一个跨实体属性比较问题，系统无法回答 ?
背景介绍 实体链指是指对于给定的一个文本（如搜索Query、微博、对话内容、文章、视频、图片的标题等），将其中的实体与给定知识库中对应的实体进行关联。...任务的关键有以下几点：如何设计输入样本、如何设计模型结构、NIL实体如何与其他实体一起排序、如何挖掘更丰富和多维度的特征等。...NIL实体排序方式实验 实体消歧过程中NIL实体如何和其他实体一起排序，是单独作为一个分类任务，还是将NIL转换为特定类型的实体参与排序，针对这个问题，我们设计了三种方案： 方案1：只对知识库中存在的实体进行排序...这些由不同人发出的真实对话里，既包含千人千面的主观表达，更包含大量的创新词汇，多义词，同义词，同时也经常会面对“李白是谁”、“我要听《李白》”这类mention有歧义的问题。...为了做好候选实体选取的召回，从搜索点击日志、自研知识图谱OGraph等来源离线挖掘同义词库，为了解决复合实体的问题，离线挖掘了上下位关系，添加到同义词库中，提升实体的召回率。 ?
本体论通常处理的问题：存在哪些本质，如何将这些本质分组，在层次结构内关联以及如何根据相似性和差异进行细分 。...分子功能（Molecular Function，MF ） 单个的基因产物（包括蛋白质和RNA）或多个基因产物的复合物在分子水平上的活动，比如“催化”，“转运” 需要注意，这里的描述只表示活动，而不指定执行功能的实体...自定义同义词类型也用于本体中。...例如，许多同义词被指定为系统同义词。此类型的同义词是术语名称的确切同义词。 ? 基因本体论中的关系 GO以图的形式构建，术语作为同种的节点，术语间的关系（对象属性）作为连接。...在图论中，如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点,那么这个图就是有向无环图。
其强大的集聚性与发散性效应，在推广产品，打造品牌，扩大流通，促进营销方面起到积极作用。但数字会展如何为主办方创造利润、如何为会展行业创造更多价值等问题一直是摆在会展人面前的难题。...在论坛上分享了腾讯数字会展解决方案及腾讯企点领航，如何赋能会展行业，盘活私域流量，提升商业价值。...强大的算法算力，实现快速响应主办方在搜索业务上的变化和创新需求，如：实体展会线上报名、定向邀约以及多渠道智慧通知触达等，帮助参展双方达到智能撮合，促成交易转化率的提升。 五、丰富的沟通磋商方式。...其中，会展领域领先的智能搜索技术配备多维搜索、搜索联想、搜索建议功能，同时还支持搜索核心词、实体识别（NER）、同义词、质量分等能力，让搜索更加精准。...扫码添加企点福利官，获取会展行业解决方案以及本次闭门会独家课件！
其次，自然语言的表示和商品级的用户偏好之间存在语义鸿沟（在user的话语“Can you recommend me a scary movie like Jaws”中，用户偏好反映在单词”scary“和电影实体...显然，单凭对话文本很难获得这样的事实信息。第二，对话内容用自然语言表示，而实际用户偏好则反映在商品或实体上(例如，演员和电影类型)。这两种数据信号之间存在天然的语义差异。...在语义对齐的基础上，本文进一步利用了知识图谱强化后的的推荐模块来提供精准的推荐，并利用知识图谱强化后的对话组件来帮助在会话文本中生成信息量丰富的关键字或实体。...2.1 编码外部知识图谱 本文将对话系统和推荐系统中基本语义单元分别定义为word和item，使用两个独立的知识图谱来增强两种语义单元的表达。...在未来的工作中，我们将考虑使用更多种类的外部信息来改善CRS的性能。此外，我们将研究如何使对话内容更具说服力，并能为推荐结果提供解释。
其次，自然语言的表示和商品级的用户偏好之间存在语义鸿沟（在user的话语“Can you recommend me a scary movie like Jaws”中，用户偏好反映在单词”scary“和电影实体...在语义对齐的基础上，本文进一步利用了知识图谱强化后的的推荐模块来提供精准的推荐，并利用知识图谱强化后的对话组件来帮助在会话文本中生成信息量丰富的关键字或实体。...2.1 编码外部知识图谱 本文将对话系统和推荐系统中基本语义单元分别定义为word和item，使用两个独立的知识图谱来增强两种语义单元的表达。...在自注意力子层后，我们使用了两个基于知识图谱的注意力层融合两个知识图谱的信息： 其中 定义了多头注意力函数， 定义了一个全连接前向传递网络， 是编码器的嵌入矩阵输出, 和 都是知识图谱增强后的表示...在未来的工作中，我们将考虑使用更多种类的外部信息来改善CRS的性能。此外，我们将研究如何使对话内容更具说服力，并能为推荐结果提供解释。
其次，自然语言的表示和商品级的用户偏好之间存在语义鸿沟（在user的话语“Can you recommend me a scary movie like Jaws”中，用户偏好反映在单词”scary“和电影实体...显然，单凭对话文本很难获得这样的事实信息。第二，对话内容用自然语言表示，而实际用户偏好则反映在商品或实体上(例如，演员和电影类型)。这两种数据信号之间存在天然的语义差异。...在语义对齐的基础上，本文进一步利用了知识图谱强化后的的推荐模块来提供精准的推荐，并利用知识图谱强化后的对话组件来帮助在会话文本中生成信息量丰富的关键字或实体。...1、编码外部知识图谱 本文将对话系统和推荐系统中基本语义单元分别定义为word和item，使用两个独立的知识图谱来增强两种语义单元的表达。...在未来的工作中，我们将考虑使用更多种类的外部信息来改善CRS的性能。此外，我们将研究如何使对话内容更具说服力，并能为推荐结果提供解释。
1966年，完全基于规则的对话机器人ELIZA在MIT人工智能实验室诞生了，如 图6 所示。...对话/篇章等长文本处理问题 在处理长文本（如一篇新闻报道，一段多人对话，甚至于一篇长篇小说）时，需要经常处理各种省略、指代、话题转折和切换等语言学现象，给机器理解自然语言带来了挑战，如 图7 所示。...图7：多轮对话中的指代和省略 探索自然语言理解的本质问题 研表究明，汉字的顺序并不定一能影阅响读，比如当你看完这句话后，才发这现里的字全是都乱的。...、同义词计算（如“好吃”的同义词是什么？）等以词为研究对象的任务。 句子和段落级任务：包括文本倾向性分析（如客户说：“你们公司的产品真好用！”是在夸赞还是在讽刺？）...对话和篇章级任务：包括机器阅读理解（如使用医药说明书回答患者的咨询问题）、对话系统（如打造一个24小时在线的AI话务员）等复杂的自然语言处理系统等。
【意图示例】：给出一个具体的问答对话例子，帮助用户直接借鉴。【意图实现】：描述智能体应该如何实现该功能，使用哪些数据、算法等，这个感觉比较复杂，得是那些做具体实际功能的才写。...就要在这里设置同义词。点击这个设置按钮，打开弹窗后点击新建同义词，输入标准词和其他的同义词，多个同义词用顿号、逗号、分号、回车都可以隔开。...继续这样添加好其他更多的同义词：好，到此，我们的智能体其实已经完成了初级版本，可以在右侧进行简单调测了：结果如下，上传了一份普通简历后其实，上面这些建议中，包括了各种错误的排查和修改建议，也确实出现了我本地知识库文档的一些观点和话术...我们点击后会发现右侧滑动出来了节点详情：系统变量（SYS开头）的意思就是任何节点都可以直接调用的，包括【本轮对话内容】【当前时间】等常规参数。...欢迎留言吧~ 毕竟真正实际的工作中，工作流会超级复杂，各种分支判断循环都上了。开发和测试起来都挺麻烦的，大家多留言交流吧~ 然后我们关闭工作流开发页面。在工作流管理页确保刚刚的工作流是启用状态。
增加从主语到谓语以及从谓语到宾语的有向、无标记的边。进一步，添加反向边和自循环来增强信息流，从而形成知识图谱 G。 节点初始化（Node Initialization）。...文档中提到的节点次数作为一个额外的编码添加到 v_i 中，以增强实体的显著性。 上下文节点编码（Contextualized Node Encoding）。...并由实体链接系统进行标注。...3.1.3 编码潜在概念流（Encoding Latent Concept Flow） 构造的概念图提供了关于概念如何与常识知识相关的明确语义。ConceptFlow 利用它来建模对话并指导生成回答。...未来的工作中，作者计划探索如何将多跳概念与预先训练的深层语言模型（即 GPT-2）相结合，以及如何有效地在生成模型中引入更多的多跳概念。
宜信是如何借助中台化的思想打造“AI中台”及相关的智能产品呢？...基于中台化思想，我们是如何建设机器人平台的？ 智能聊天机器人，是一种通过自然语言模拟人类进行对话的程序。...DM是对话管理系统的大脑，负责更新对话状态。对话引擎的难点在NLU和DM。...数据包括：历史数据、流数据、日志数据、时序数据、异常数据等。整个系统由许多小工具集成成为一个大系统。AIOps还包含自动模式发现和预测、异常检查、根因分析等需要模型支持等方面。...A：槽值中通用实体的识别基于word-level，专有的实体识别比较复杂，常见的情景中如果是列表实体，那么我们在分词阶段已经将列表实体名称加入分词表；正则实体直接做正则匹配。
这时候，我们就需要某种手段，把文本中的命名实体给识别出来，如下表： 回序号 文本内容 人名实体 5 宝玉还欲看时，那仙姑知他天分高明，「性」情颖慧，恐把天际泄漏，遂掩了卷册，笑向宝玉道：“且随我去游顽奇景...那么NER 工具是如何计算出这些标签的呢？ 2. 如何识别命名实体 2.1 人工标注 命名实体 是人定义的，人当然可以胜任这个工作。...这样，我们把部门名称添加的词典里，「自然资源局」就不会被切分开了。 2.4模型 后来，由于无法解决语言相关的问题，基于规则的“人工智能”系统退出了C位，取而代之的是统计和机器学习。...常见的方法有几个: 同义词替换、回译、随机增删词语。 4.3.2 同义词替换 语言学家对同义词的定义是：用A词语替换句子中的B词语，句子的语义和句法结构不发生改变，那么A和B就是同义词。...因此，我们可以收集一个命名实体之间的同义关系数据，然后做各种替换，就可以得到一些新的数据。 另外，通常来说，相同类型的实体名称在句子结构中的作用是一样的。
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