图1. 展示了未微调的BERT(bert-large-cased)无监督NER标记的句子样本
上一篇文章:(1条消息) MyBatis-Plus 入门 【SpringBoot版】_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
目标:本文主要介绍联系的定义及使用。 一、 联系 联系(Relationship)是指实体集这间或实体集内部实例之间的连接。 实体之间可以通过联系来相互关联。与实体和实体集对应,联系也可以分为联系和联系集,联系集是实体集之间的联系,联系是实体之间的联系,联系是具有方向性的。联系和联系集在含义明确的情况之下均可称为联系。 按照实体类型中实例之间的数量对应关系,通常可将联系分为4类,即一对一(ONE TO ONE)联系、一对多(ONE TO MANY)联系、多对一(MANY TO ONE)
E-R模型向关系模型的转换规则: 一、两元联系的转换规则 (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 a实体间的联系是1:1可以在两个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。 b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。 c如实体间的联系是M:N则将联系类型也转换成关系模式,其属性为两端实体类型的键加上
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 编辑 | PaperWeekly 论文标题: Few-shot Named Entity Recognition with Self-describing Networks 收录会议: ACL 2022 论文链接: https://arxiv.org/abs/2203.12252 代码链接: https://github.com/chen700564/sdnet 小样本 NER 需要从很少的实例
原文地址已经不可考。。。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个数据库
如果表名和我们的实体类的名称不一致的话,在执行相关操作的时候会抛出对应的异常,比如数据库的表我们该为T_USER,然后执行查询操作。
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当开发者使用 CodeFirst 开发模式,编写了大量的实体类,在代码中编写了完整的类型注释和属性注释,并自动生成数据库后,往往需要把实体类型和实体属性上的注释同时生成到对应的数据库表及字段上。这样,即方便在查看数据库时能清晰地看到每一个表及字段的含义,也方便使用一些第三方的工具(如 PowerDesigner 等)为数据库生成较为全面的文档。 使用方法 在为数据库生成注释之前,需要保证数据库已经全部生成成功(即和实体保持一致)。否则更新字段的注释时,可能因为字段不存在而导致执行失败。 需要在编译领域实
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。由于80%的企业数据是非结构化的,因此IDA可以跨行业和业务功能提供切实的好处,例如改善遵从性和风险管理、提高内部运营效率和增强业务流程。
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。
1991年Rau等学者首次提出了命名实体识别任务,但命名实体(named entity,NE)作为一个明确的概念和研究对象,是在1995年11月的第六届MUC会议(MUC-6,the Sixth Message Understanding Conferences)上被提出的。当时的MUC-6和后来的MUC-7并未对什么是命名实体进行深入的讨论和定义,只是说明了需要标注的实体是“实体的唯一标识符(unique identifiers of entities)”,规定了NER评测需要识别的三大类(命名实体、时间表达式、数量表达式)、七小类实体,其中命名实体分为:人名、机构名和地名 。MUC 之后的ACE将命名实体中的机构名和地名进行了细分,增加了地理-政治实体和设施两种实体,之后又增加了交通工具和武器。CoNLL-2002、CoNLL-2003 会议上将命名实体定义为包含名称的短语,包括人名、地名、机构名、时间和数量,基本沿用了 MUC 的定义和分类,但实际的任务主要是识别人名、地名、机构名和其他命名实体 。SIGHAN Bakeoff-2006、Bakeoff-2007 评测也大多采用了这种分类。
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。
在禁售的风险防控库里,有一种屡见不鲜的「玄学骗局」:不法分子试图不断地在平台「上新」新品种,借助在社交媒体上走红的「魔法改运」等说辞,引人入套。
零样本信息抽取(Information Extraction,IE)旨在从无标注文本中建立IE系统,因为很少涉及人为干预,该问题非常具有挑战性。但零样本IE不再需要标注数据时耗费的时间和人力,因此十分重要。近来的大规模语言模型(例如GPT-3,Chat GPT)在零样本设置下取得了很好的表现,这启发我们探索基于提示的方法来解决零样本IE任务。我们提出一个问题:不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行?我们将零样本IE任务转变为一个两阶段框架的多轮问答问题(Chat IE),并在三个IE任务中广泛评估了该框架:实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取。在两个语言的6个数据集上的实验结果表明,Chat IE取得了非常好的效果,甚至在几个数据集上(例如NYT11-HRL)上超过了全监督模型的表现。我们的工作能够为有限资源下IE系统的建立奠定基础。
本文讲述了关于微软在线调查创建应用Microsoft forms的一个漏洞,通过其中的数据分享机制,作者可以藉机获取到参与调查用户的邮箱信息,漏洞最终收获了$2k的奖励。微软的Office365有很多服务,其中的Microsoft Forms以OData数据协议方式实现在线的调查测验创建,并能把相关调查结果数据分享给其他用户。
一.模型级查询过滤器(Model-level query filters) ef core2.0包含了一个新特性,我们叫他模型级查询过滤器(Model-level query filters)。此特性允许使用Linq查询表达式直接定义在实体类型的元数据模型上。这样的过滤器会自动应用到任何LINQ查询所涉及的那些实体类型,包括间接引用的实体类型(对象引用,导航属性)。这个特性的一些常见应用是: 软删除-定义一个 IsDeleted 属性 多租户-定义一个 TenantId 属性 示例代码: 1 pub
本系列文章将介绍如何在.Net框架下,从零开始搭建一个完成CRUD的Framework,该Framework将具备以下功能,基本实体结构(基于DDD)、基本仓储结构、模块加载系统、工作单元、事件总线(EventBus,具有事件溯源的功能)、以及依赖注入管理系统.
https://www-nlpir.nist.gov/related_projects/muc/
微软的Entity Framework 受到越来越多人的关注和使用,Entity Framework7.0版本也即将发行。虽然已经开源,可遗憾的是,国内没有关于它的书籍,更不用说好书了,可能是因为EF版本更新太快,没人愿意去花时间翻译国外关于EF的书籍。使用Entity Framework开发已经有3年多了,但用得很肤浅,最近想深入学习,只好找来英文书《Entity Framework 6 Recipes》第二版,慢慢啃。首先需要说明的是,我英文不好,只是为了学习EF。把学习的过程写成博客,一是督促自己,二是希望能帮助有需要的朋友。EF是微软极力推荐的新一代数据库访问技术,它已经成熟,做为一名.NET开发人员,如果你还没有使用它的话,那感紧开始吧,特别是DDD(领域驱动设计)的爱好者,更应该学习它,因为它是领域模型的绝佳搭档!另外,本书也是一本关于EF的佳作(其实,英文的关于EF的书也就那么几本,中文的目前还没有,只有一些零星的资料,这会让初学者会感觉到混乱,特别是什么EDMX文件、Code First、Model First、Database First、表拆分,实体拆分,TPT,TPH,TPC,CodeFirst和DDD的配合等等),就从本系列开始对EF进行一个系统的学习吧,老鸟也可以从中了解不少的知识点。文中肯定有很多翻译不当的地方,恳请你指正,以免误导大家。谢谢!由于书中的代码只贴出核心部分,如果你想运行示例代码,可以加入QQ群下载,因为太大,超过博客园的限制,所以这里提供不了下载。要说的就这么多,下面就开始这一段学习过程吧。
知识图谱是一种大规模语义网络,已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱:概念与技术》课程体系,已在国内进行了多次巡回演讲,受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识,让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第八章课程《知识图谱的质量控制》的15条精华研讨,来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
今天介绍一个论文autoner[1],主要是为了探索如何在只有词典的情况下,提升NER实际落地效果;
CoreData是一个专门用来管理数据的框架,其在性能与书写方便上都有很大的优势,在数据库管理方面,apple强烈推荐开发者使用CoreData框架,在apple的官方文档中称,使用CoreData框架可以减少开发者50%——70%的代码量,这虽然有些夸张,但由此可见,CoreData的确十分强大。
在SpringMVC中,获取请求参数的方式有很多种,除了之前介绍的@RequestParam、@PathVariable、@RequestHeader和@CookieValue注解,还可以使用实体类型的形参获取请求参数。这种方式可以将请求参数封装到一个实体对象中,使得代码更加简洁和易读。
本节介绍数据在 Snuba 中的组织方式以及面向用户的数据如何映射到底层数据库(如: Clickhouse)。
将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器,能够支撑百万甚至千万用户规模的业务,但如果业务继续发展,同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如,淘宝的几亿用户数据,如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中,肯定是无法满足性能要求的,此时就需要对单表数据进行拆分。
备忘录模式 备忘录(Memento)模式的定义:在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在该对象之外保存这个状态,以便以后当需要时能将该对象恢复到原先保存的状态。该模式又叫快照模式。 1.优点 提供了一种可以恢复状态的机制。当用户需要时能够比较方便地将数据恢复到某个历史的状态。 实现了内部状态的封装。除了创建它的发起人之外,其他对象都不能够访问这些状态信息。 简化了发起人类。发起人不需要管理和保存其内部状态的各个备份,所有状态信息都保存在备忘录中,并由管理者进行管理,这符合单一职责原则。
[0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型)
rpamis-security (opens new window)1.0.0是一个基于Mybatis插件开发的安全组件,旨在提供更优于市面上组件的脱敏、加解密落库等企业数据安全解决方案。组件提供注解式编程方式,开发者只需要对需要处理的字段或方法加上对应注解,无需关心安全相关需求,由组件全自动完成脱敏、加解密等功能
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景,了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
在OpenSPG最新发布的0.0.2 版本中,为了方便大家更好地理解和应用OpenSPG构建知识图谱,发布了知识建模最佳实践的 7 个指导原则。本文我们结合蚂蚁域内的多个业务场景,举例说明结合SPG规范的结构与语义解耦的知识建模及schema设计方法。
作者:王岳王院长 知乎:https://www.zhihu.com/people/wang-yue-40-21 github: https://github.com/wavewangyue 编辑:yuquanle
今天,苹果发布了自家的最新模型ReALM,仅需80M参数,就能在上下文理解能力上打平甚至超越GPT-4!
前天晚上,在一个页面上拖了一个ObjectDataSource,配置数据源时发现选择业务对象的列表没有列出当前项目的实体类,甚至连NewLife.CommonEntity中的实体类也没有列出来。按以往管理,重新编译、删除引用、更新DLL……所有操作都试了一遍,还是不行。这就奇了怪了,虽然这几年来一直碰到这个问题,尽管不知道原因,但是从来没试过解决不了的。觉得也许是我安装了vs2010sp1的原因。 第二天早上到了办公室,让没有安装vs2010sp1的同事试一下,同样的问题…… 于是打算反编译
我在网上也搜过很多,就是想知道在数据库中的建表语句的字段类型对应Java实体类中属性的类型是什么。
假如你的公司发布了一款全新的手机产品,新产品的发布带来了来自不同媒体的相关报道、用户反馈。 面对这些数据,你可能希望了解
在“无需复杂图谱术语,7个原则搞定Schema建模”一文中,我们总结了知识建模最佳实践的7个指导原则。本文中,我们将分基础篇、进阶篇,针对不同业务场景的建模需求,由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例,并涉及术语的解释。
接口是一种约定,它是一个抽象的类型,和我们见到的具体的类型如int、map、slice等不一样。具体的类型,我们可以知道它是什么,并且可以知道可以用它做什么;但是接口不一样,接口是抽象的,它只有一组接口方法,我们并不知道它的内部实现,所以我们不知道接口是什么,但是我们知道可以利用它提供的方法做什么。
尝试过 ado.net、dapper、ef,以及Repository仓储,甚至自己还写过生成器工具,以便做常规CRUD操作。
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