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。
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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<PersonModel > map(List< Person> 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.
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。
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。
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
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
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 ?
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。
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。 1、需要的文件 tokenization.py：用于对数据进行处理，主要是分词用； modeling.py：bert模型； optimization.py：用于生成优化器； ? input_mask') self.input_relation = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name='input_relation') # 实体 input_mask') self.input_relation = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name='input_relation') # 实体 0.05 self.use_bert = True self.keep_prob = 0.9 self.relation_num = 10 + 1 # 实体的种类
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
项目连接：可以直接fork使用 Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】 0.背景介绍 本项目将演示如何通过小样本样本进行模型微调，快速且准确抽取快递单中的目的地、出发地、时间 *separator: 实体类别/评价维度与分类标签的分隔符，该参数只对实体/评价维度级分类任务有效。默认为"##"。 ! **model** 选择模型，程序会基于选择的模型进行模型微调，可选有uie-base和uie-tiny，默认为uie-base。 **seed:** 随机种子，默认为1000. 该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。 PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。
项目连接：可以直接fork使用Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】0.背景介绍本项目将演示如何通过小样本样本进行模型微调，快速且准确抽取快递单中的目的地、出发地、时间、打车费用等内容 *separator: 实体类别/评价维度与分类标签的分隔符，该参数只对实体/评价维度级分类任务有效。默认为"##"。!python doccano.py \ --doccano_file . **model** 选择模型，程序会基于选择的模型进行模型微调，可选有uie-base和uie-tiny，默认为uie-base。**seed:** 随机种子，默认为1000. 该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。 PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。
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 ?
去年4月，我们为 Rafy 框架添加了领域模型设计器组件。时隔一年，谨以本文，简要说明该领域模型设计器的设计思想。 设计目标 Rafy 实体框架中以领域驱动设计作为指导思想。 首先，这样使得可以在 Visual Studio 中就能直接进行领域建模，并能根据模型来生成实体代码；其次，在使用 CodeFirst 的场景下，也能在 Visual Studio 中直接根据当前的实体类代码来生成相应的领域模型设计图 规划整个设计器的所需要的组件： 并画出组件间的依赖图： 简要说明各组件的用途： DDD Object Model：位于最底层的 DDD 对象模型，用于描述领域建模中的实体及实体间的关系。 以 XML 文档的形式定义了模型的显示、实体类型、实体间的关系结构。 WPF Controls：WPF 中可用于显示模型的控件集。例如：实体块、连接线等。 Rafy Entity Meta：当下 Rafy 框架中的实体运行时元数据包。 Rafy Plugin：一个可运行在 Rafy 应用程序中的插件。这个插件用于查看运行时实体的领域模型关系图。
智能钛机器学习（TI-ML）是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合，使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
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