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。...逻辑数据模型 逻辑ER模型不需要概念ER模型，特别是当逻辑ER模型的范围仅包括开发不同的信息系统时。逻辑ER模型比概念ER模型包含更多的细节。除了主数据实体之外，现在还定义了操作和事务数据实体。...开发每个数据实体的详细信息，并建立这些数据实体之间的关系。然而，逻辑ER模型是独立于特定的数据库管理系统开发的，它可以在该系统中实现。 物理数据模型 可以从每个逻辑ER模型开发一个或多个物理ER模型。...最后一个建模问题是由于未能在模型中捕获现实世界中存在的所有关系。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。
经营线下实体店和电商的最大不同，需要先算清楚“单店模型”，在这个基础上才能将人、财、物及管理模型匹配后测算得出“连锁模型”，然后规模化扩张。...本文将结合《招商证券：如何在社区生鲜经营和投资中避雷》报告涉及的部分内容，以及我在沃尔玛超市、东方家园家居建材超市、王府井百货的近十年的线下连锁实体店总部的从业经历，和近几年对新零售企业的观察和研究，详细拆解和分析了实体零售的单店模型和连锁模型...实体零售的单店模型 实体店的销售额与周边的人口数有非常大的关系，这是一个决定性的因子。...实体零售的连锁模型 “连锁模型”是线下实体店的核心竞争力，涉及到的具体问题是：区域or全国、直营or加盟及对应的采购规模能力、仓配体系和管理能力。...通过对实体零售单店模型和连锁模型的研究和分析，希望能更深入理解实体零售经营的难点，更理性地以创新的商业模式和新技术共同提升中国实体零售业的经营水平和竞争优势。
new一个PersonMapper的实例INSTANCE，就可以调用map()方法映射实体属性到模型中去了。...但是这是在实体与模型的属性命名一致的情况下，这种情况下映射基本上不需要我们指定模型的哪个属性对应实体的哪个属性，在模型属性命名与实体属性命名不一致的情况下，还可以使用@Mapping(target =..."模型属性", source = "实体属性")来指定的映射某个属性 重新定义PersonModel跟Person 这里定义实体Person public class Person {...如下面重新定义实体Person和模型PersonModel 这里定义实体Person public class Person { private String name;...ignore = true) PersonModel map( Person entity); List map(List entity);} 如果模型与实体均存在很多属性的情况下
；而实体分割要标出每个像素所属的类别。...下图的实体分割，不仅把每个物体的方框标注出来，并且把每个方框中像素所属的类别也标记出来。下图中每个方框中包含的信息有目标所属类别，置信概率以及方框中每个像素的类别。...本应用的模型训练主函数代码为 Mask_RCNN/samples/balloon/balloon.py, 执行下述代码进行模型训练：python balloon.py train --dataset=/...总结 本文首先介绍了目标检测和实体分割的背景及差异，实体分割要在每一个像素上都检测出所属的类别。...用户可应用 Mask RCNN 模型架构到工业领域中相关目标检测和实体分割场景，如下所示： 参考文献 [1] https://github.com/matterport/Mask_RCNN [2] Faster
（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
二．预备知识 NER 命名实体识别, 简称NER，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，以及时间、数量、货币、比例数值等文字，通常被看做是序列标注任务，现有主流的方法是使用神经网络来做...例如，“Inc”单词之前的词很有可能就是机构组织（ORG），“in”单词之后的词，很有可能是时间地点（TIME）；并且一个实体应该是连续的单词组成，标红的“Louis Vuitton”不会和标蓝的“Inc...”组成一个实体。...TENER的效果不仅优于原有的Transformer模型，而且优于基于CNN的模型和基于Bilstm的模型. 其中因为CAN_NER使用了100维的预训练的字向量和bigram向量，所以效果较好。...Weibo数据集相对较小，因此不同的模型在这个数据集上的表现效果都比较差。TENER模型相比其他模型也提高了效果，这也表明，本论文提出的改进方法，对数据集的大小具有一定的鲁棒性 3.
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一种常见的应用方法，可以让模型学会识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。...大型语言模型在训练时通过大量的文本数据学习了丰富的语言结构和上下文信息。这使得模型能够更好地理解命名实体在文本中的上下文，提高了识别的准确性。...即使模型在训练过程中没有见过某个命名实体，它也可以通过上下文推断该实体的类别。这意味着模型可以处理新的、未知的实体，而无需重新训练。...这篇文章总结了命名实体识别(NER)问题微调大型语言模型的经验。我们将以个人身份信息(PII)为例来介绍大型语言模型进行NER微调的方法。...提示还需要包含实体类型及其描述的列表，以确保模型只检测来自受控标签列表的实体。
他可以帮你实现erm模型文件到java jap Entity实体的转换，彻底解放你维护数据库字段到java实体的繁琐工作。...项目地址：https://gitee.com/kekingcn/kk-erm-maven-plugin kk-erm-maven-plugin 将erm关系描述文件生成JPA实体Entity...的maven插件，模型中的说明会以注释的形式添加到Entity中 erm是什么？...使用er模型可以很好的管理实体关系。这种情况下通过使用这个插件后，你只需要维护er模型图就可以了，不需要自己创建数据库表对应Entity实体了。...需要你拉下代码后，通过 mvn install自己打包 引入maven plugin 在项目pom.xml插件模块引入插件 #配置说明 designs->design:配置erm模型文件路径
Entity-extractor-by-binary-tagging “半指针-半标注”方法实体的抽取器，基于苏神的三元组抽取方法改造，这里取消了三元组抽取模型中对s的抽取，直接抽取实体并做分类(相当于直接抽取...改造后的实体抽取方法不仅可以运用于短实体的抽取，也可以运用到长句实体的抽取。...基于DGCNN和概率图的"三元组"信息抽取模型 代码 以及运行教程 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 实体 即可获取。...当前模型这个人民日报的ner数据集效果不佳，需要近一步调参炼丹 测试 选择测试模式，程序会读取训练过程中最好的模型 交互测试结果如下 example_datasets1 ?
我们就来看看如何通过BiLSTM+CRF来进行命名实体识别的任务。 命名实体识别 通俗来说，命名实体识别，就是给一句话或一段话，设计某种算法来把其中的命名实体给找出来。啥叫命名实体呢？...说白了不值一提，命名实体，其实就是实际存在的具有专门名字的物体。命名实体识别，其实就是实体名字的识别。...经典模型： ?...神经网络模型 ? 命名实体识别的准确率是判断标准答案里面的命名实体集Ssupervise Ssupervise,与预测的实体集SpredicSpredict之间交集占各自的比例。...这个模型不难，但是却让我调试了1个月，原来的模型实现中模型始终预测出"O"，调试中看了各个词的发射概率scores ，发现"O"标签的概率最大，让人如何也想不出问题所在。
这篇文章将详细结合如何利用keras和tensorflow构建基于注意力机制的CNN-BiLSTM-ATT-CRF模型，并实现中文实体识别研究，同时对注意力机制构建常见错误进行探讨。...每个文件显示内容如下图所示： 数据标注采用暴力的方式进行，即定义不同类型的实体名称并利用BIO的方式进行标注。通过ATT&CK技战术方式进行标注，后续可以结合人工校正，同时可以定义更多类型的实体。...BIO标注 实体名称 实体数量 示例 APT攻击组织 128 APT32、Lazarus Group 攻击漏洞 56 CVE-2009-0927 区域位置 72 America、Europe 攻击行业...[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 常见的数据标注工具： 图像标注：labelme，LabelImg，Labelbox，RectLabel，CVAT...这是因为CRF模型要求不能降维，而传统注意力机制会将向量降一维，如下所示。
通过本文，你将了解如何基于训练好的模型，来编写一个rest风格的命名实体提取接口，传入一个句子，接口会提取出句子中的人名、地址、组织、公司、产品、时间信息并返回。...核心模块entity_extractor.py 关键函数 # 加载实体识别模型 def person_model_init(): ......首先，新建一个python项目，项目根路径下放入以下目录和文件： bert_base目录及文件、bert_model_info目录及文件在上一篇文章 用深度学习做命名实体识别(四)——模型训练 给出的云盘项目中可以找到...； person目录下的model就是我们在上一篇文章中训练得到的命名实体识别模型以及一些附属文件，在项目的output目录下可以得到。...我们已经基于深度学习开发了一个可以从自然语言中提取出人名、地址、组织、公司、产品、时间的项目，从下一篇开始，我们将介绍本项目使用的深度学习算法Bert和crf，通过对算法的了解，我们将更好的理解为什么模型能够准确的从句子中提取出我们想要的实体
通过本文你将了解如何训练一个人名、地址、组织、公司、产品、时间，共6个实体的命名实体识别模型。...(二)：文本标注工具brat》、《用深度学习做命名实体识别(三)：文本数据标注过程》。...训练 本文的模型训练参考的是github上一个开源的项目，该项目是基于bert+crf算法来训练命名实体模型的，比基于lstm+crf的项目的效果要好，下面是该项目的地址： https://github.com...如果你按照本文的步骤，完整的走到这里了，那么你已经有了一个可以识别 人名、地址、组织、公司、产品、时间，共6个实体的命名实体识别模型，下一篇文章《用深度学习做命名实体识别(五)：模型使用》将介绍如何使用这个模型来提供一个...rest风格的实体识别接口，对该接口传入一个句子参数，接口会返回句子中的人名、地址、组织、公司、产品、时间信息。
BookDbContext db = new BookDbContext(); 这是一个简单的Linq查询，在对数据库进行操作时，EF会检查当前的数据连接指定的数据库是否被创建，如果没有则有EF负责根据实体模型类创建数据库...在完成数据读取后，将数据转换为实体对象集合。EF对数据库的操作大致如此。 ...7.设置实体模型的数据验证 在ASP.NET MVC中，有一条作为核心的原则，就是DRY(“Don’t Repeat Yourself，中文意思为：不要让开发者重复做同样的事情，即“一处定义、处处可用...打开Book模型文件，添加 System.ComponentModel.DataAnnotations 的引用，并修改实体类的代码如下： publicclass Book { publicint...字符串长度等，如果要了解更多EF的功能，请看我的另一篇随笔：Entity Framework 4.1 Code-First 学习笔记 通过本节的学习，我们可以了解EF CodeFirst功能、MVC实体模型的操作等
谷歌最近提出了一个单一实体检索模型，该模型涵盖了100多种语言和2000万个实体，表面上表现优于有限的跨语言任务。 多语言实体链接涉及将某些上下文中的文本片段链接到与语言无关的知识库中的对应实体。...谷歌的研究人员使用了所谓的增强型双编码器检索模型（enhanced dual encoder retrieval models ）和 WikiData 作为他们的知识库，这些知识库包括大量不同的实体。...通过对 Wikipedia 和 WikiData 的操作，使用增强双编码检索模型和基于频率的评估实验提供了令人信服的证据，证明用一个涵盖100多种语言的单一模型来执行这项任务是可行的。...谷歌通过自动提取的 Mewsli-9 数据集作为一个起点，用于评估超越根深蒂固的英语基准和扩大的多语言环境下的实体链接。 不过，研究人员目前对于模型是否能够显示出统计学偏差还不清楚。...在今年早些时候发表的一篇论文中，Twitter 研究人员声称已经在流行的命名实体识别模型中发现了带有偏见的证据，尤其是对黑人和其他「非白人」名字的偏见。
标签类型的定义一般如下： 定义 全称 备注 B Begin 实体片段的开始 I Intermediate 实体片段的中间 E End 实体片段的结束 S Single 单个字的实体 O Other/Outside...该数据集包含8种粗粒度和66种细粒度实体类型，每个实体标签均为粗粒度+细粒度的层级结构。...www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/ 12、Few-NERD 细粒度数据集:https://github.com/thunlp/Few-NERD/tree/main/data … 命名实体识别模型...官方地址：http://mallet.cs.umass.edu/ Hanlp：HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。...Gihub地址：https://github.com/explosion/spaCy 官网：https://spcay.io/ Crfsuite：可以载入自己的数据集去训练实体识别模型。
实体接口 有心的同学可以发现，每一个实体类都有实现一个IEntity接口，这就是实体接口。 实体接口IEntity，抽象实体对象的添删改存操作，支持访问脏数据和扩展属性！...Extends 实体工厂 实体工厂接口IEntityOperate，抽象提供实体类的元数据、查询、事务、设置！...实体类的各种元数据一般可以通过内嵌静态类Meta访问，也可以通过实体工厂接口IEntityOperate访问，以便于设计各种灵活功能。...提供实体类和数据表相关信息 唯一主键 Unique。XCode强烈推荐使用唯一主键，因为许多特色功能要求有唯一主键才能支持 实体会话 Session。...场景二：多个实体类要做修改日志，重载Insert/Update/Delete后调用以下方法，把实体对象中被修改（IsDirty有脏数据）的字段和数值拼成字符串写入日志表 ?
本周推文目录如下： 3.12：【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 3.13：【序列到序列学习】 无注意力机制的神经机器翻译 3.14：【序列到序列学习】 使用Scheduled Sampling...在序列标注任务中，我们以命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务为例，介绍如何训练一个端到端的序列标注模型。...【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 以下是本例的简要目录结构及说明： . ├── data # 存储运行本例所依赖的数据 │ ├── download.sh...NER任务通常包括实体边界识别、确定实体类别两部分，可以将其作为序列标注问题解决。...模型详解 NER任务的输入是"一句话"，目标是识别句子中的实体边界及类别，我们参照论文[2]仅对原始句子进行了一些简单的预处理工作：将每个词转换为小写，并将原词是否大写另作为一个特征，共同作为模型的输入
而所有浏览器均能识别所有的实体编号。 注意：实体名是大小写敏感的哦！...三、3种实体类型 实体分为ASCII实体、字符实体和符号实体。...四、通过outerHTML,innerHTML,innerText,textContent和value操作实体 首先我们需要将3种实体类型分成两类，ASCII实体为一类，字符实体和符号实体为一类。...对于ASCII实体 1. 非表单元素的outerHTML和innerHTML只能获取实体名或实体编号； 2. ...对于字符实体和符号实体 只能获取对应的字符，无法直接获取实体名和实体编号。 五、总结 若有纰漏请大家指正，谢谢。
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