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表示实体的多个父关系

是指一个实体可以同时拥有多个父实体。这种关系在数据库设计中被称为多对多关系，它允许一个实体与多个其他实体建立关联。

多对多关系在实际应用中非常常见，例如一个学生可以同时属于多个班级，一个商品可以属于多个订单，一个用户可以加入多个群组等等。为了实现多对多关系，通常需要引入一个中间表来记录实体之间的关联关系。

在云计算领域，多对多关系可以应用于各种场景。例如，在用户权限管理中，一个用户可以同时属于多个角色，每个角色具有不同的权限。在电子商务中，一个商品可以属于多个分类，以便更好地组织和展示商品。

腾讯云提供了多种产品和服务来支持多对多关系的实现。例如，腾讯云数据库MySQL版和腾讯云数据库CynosDB都支持多对多关系的建模和查询。您可以使用这些数据库产品来存储和管理实体之间的关联关系。此外，腾讯云的云函数、云开发等产品也可以帮助您快速构建支持多对多关系的应用程序。

更多关于腾讯云数据库MySQL版的信息，请访问：腾讯云数据库MySQL版

更多关于腾讯云数据库CynosDB的信息，请访问：腾讯云数据库CynosDB

相关搜索:Dynamics CRM根据父表单/实体在新表单/实体中填写关系数据Hibernate OneToOne关系删除子实体导致删除整个父实体行Hibernate尝试删除单向ManyToOne关系中的父实体JPA:如何设置一个具有多个子实体和多个父实体类型相同的实体？同一实体的多个表示正与@OneToMany合并在Room中，如何在POJO中指定父实体关系？在父实体上软删除，但在子实体/关系EF核心上硬删除如何保存多个有关系的实体如何合并实体关系图(ERD)中的实体如何表示与另一个实体具有相同关系的两个实体
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神经张量网络：探索文本实体之间的关系

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【知识】实体关系图（ERD）的定义和绘制

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【干货推荐】基于 TensorFlow 的实体及关系抽取

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关于父进程和子进程的关系(UAC 绕过思路)

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C#基础知识—父类和子类的关系

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【每周NLP论文推荐】 掌握实体关系抽取必读的文章

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浅析深度学习在实体识别和关系抽取中的应用

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BigBiGAN问世，“GAN父”都说酷的无监督表示学习模型有多优秀？

“GAN之父”Ian Goodfellow表示这很酷，在他读博士期间，就把样本生成双产物的表示学习感兴趣，而不是样本生成本身。 ?...，以及将数据和潜在分布联系起来的联合项 ? 。 通过BiGAN或ALI框架学习的编码器，是ImageNet上用于下游任务的可视化表示学习的有效手段。...图2：从无监督的BigBiGAN模型中选择的重建 上图2中第一行表示真实数据x~Px；第二行表示由 ? 计算生成重建的图像。...3.3 重建 BiGAN E和G通过计算编码器预测的潜在表示E(x)，然后将预测的潜在表示传回生成器，得到重建的G(E(x))，从而重构数据实例x。我们在图2中展示了BigBiGAN重构。...5.探讨 我们已经证明，BigBiGAN是一种纯粹基于生成模型的无监督学习方法，它在ImageNet上实现了图像表示学习的最好的结果。

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从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统：其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。

从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统：其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。...包括15项信息，其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。...实体关系类型 中文含义 关系数量 举例 ALIAS_IS 别名是 52578 癫痫 别名是 羊角风...意图类别还是太少，本系统得到分类模型只能预测出上面设定的7类意图。 对于问题句子中有多个意图的情况只能预测出一类，今后有时间再训练多标签模型吧。。 知识图谱太小了，对于许多问题都检索不出答案。...今后可以爬取其它的健康网站数据或者利用命名实体识别和关系抽取技术从医学文献中抽取出实体与关系，以此来扩充知识图谱。 在本项目中采用了预训练的词向量来找近似词。

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经典论文复现 | 基于标注策略的实体和关系联合抽取

一个构成实体和关系的数据实例 第一个标签是“O”，表示这个词属于“Other”标签，词语不在被抽取结果中。...对于关系角色，论文使用“1”和“2”确定。一个被抽取的实体关系结果由一个三元组表示（实体 1-关系类型-实体 2）。“1”表示这个词语属于第一个实体，“2”则表示这个词语属于第二个实体。...“B”表示Begin，“CP”表示Country President，“1”表示“United”词语所在的实体“United States”是三元组中的第一个对象。...分析和讨论 错误分析 表 2 为深度学习方法对三元组各个元素的抽取效果对比，E1 表示实体 1 的抽取结果，E2 表示实体 2 的抽取结果，（E1，E2）表示实体的关系的抽取结果。 ? ▲ 表2....考虑到目前论文设计的实体关系抽取仅限于单个的关系，无法对一句话中重合的多个实体关系进行抽取，论文作者考虑使用多分类器替换 softmax 层，以便对词语进行多分类标注。

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手把手教学构建农业知识图谱：农业领域的信息检索+智能问答，命名实体识别，关系抽取，实体关系查询 1.项目介绍： 效果展示： 图片 图片 图片 目录结构： . ├── MyCrawler //...多个手工标注的实体类别 predict_labels.txt: KNN算法预测的15W多个实体的类别 /wikidataSpider/wikidataProcessing/wikidata_relation.csv...修改部分配置信息 关系查询中，添加了2个实体间的最短路查询，从而挖掘出实体之间一些奇怪的隐含关系 图片 2.3农业实体识别+实体分类 图片 点击实体的超链接，可以跳转到词条页面（词云采用了词向量技术）...： 图片 2.3.1实体查询 实体查询部分，我们能够搜索出与某一实体相关的实体，以及它们之间的关系： 图片 图片 2.3.2关系查询 关系查询即查询三元组关系entity1-relation->entity2...3.1实体分类： 3.1.1特征提取： 图片 3.1.2分类器：KNN算法 无需表示成向量，比较相似度即可 K值通过网格搜索得到 定义两个页面的相似度sim(p1,p2)： - title之间的词向量的余弦相似度

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浅析深度学习在实体识别和关系抽取中的应用

一般传统的串联抽取方法是在实体抽取的基础上进行实体之间关系的识别。在这种方法中，先期实体识别的结果会影响到关系抽取的结果，前后容易产生误差累积。...联合模型的方法主要基于神经网络的端对端模型同时实现实体抽取和关系抽取，这样做能够更好的将实体和其中的关系信息进行结合。...”（Begin，Inside，End，Single）进行标注，来表示当前词在整个 entity 中的位置，关系类型则来自于预先设定的关系类型集合。...用“1”，“2”来表示entity在关系中的角色信息，其中“1”表示，当前词属于三元组（Entity1，RelationType，Entity2）的 Entity1，同理”2”表示，当前词属于Entity2...论文作者主要考虑一个词只属于一个三元组的情况，对于三元组重叠问题，即多个三元组都包含同一个词的情况，作者暂时还没有考虑。

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基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习

引言 本文关注的任务是从无结构的文本中抽取实体以及实体之间的关系（实体 1-关系-实体 2，三元组），这里的关系是我们预定义好的关系类型，例如下图： 目前有两大类方法，一种是使用流水线的方法（Pipelined...Method）进行抽取：输入一个句子，首先进行命名实体识别，然后对识别出来的实体进行两两组合，再进行关系分类，最后把存在实体关系的三元组作为输入。...产生了没必要的冗余信息，由于对识别出来的实体进行两两配对，然后再进行关系分类，那些没有关系的实体对就会带来多余信息，提升错误率。...在进行关系分类的时候，需要先根据 NER 预测的结果对实体进行配对，然后将实体之间的文本使用一个 CNN 进行关系分类。...他们提出的这种新的标注策略主要由下图中三部分组成：1）实体中词的位置信息；2）关系类型信息；3）实体角色信息。注意，这里只要不是实体关系三元组内的词全部标签都为“O”。

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知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

实际上，大量的实体间关系往往表现在一篇文档的多个句子中，甚至在多个文档中。如何在更复杂的语境下进行关系抽取，也是关系抽取面临的问题。...而在实际场景中，大量的实体间关系是通过多个句子表达的。如下图所示，文本中提到多个实体，并表现出复杂的相互关联。...根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子中联合获取。...为了实现多个实体间的跨句关系抽取，需要对文档中的多个句子进行阅读推理，这显然超出了句子级关系抽取方法的能力范围。因此，进行文档级关系抽取势在必行。 ?...主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。

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知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

具体来说，给定一个句子和其中出现的实体，实体关系抽取模型需要根据句子语义信息推测实体间的关系。...实际上，大量的实体间关系往往表现在一篇文档的多个句子中，甚至在多个文档中。如何在更复杂的语境下进行关系抽取，也是关系抽取面临的问题。...而在实际场景中，大量的实体间关系是通过多个句子表达的。如下图所示，文本中提到多个实体，并表现出复杂的相互关联。...根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子中联合获取。...为了实现多个实体间的跨句关系抽取，需要对文档中的多个句子进行阅读推理，这显然超出了句子级关系抽取方法的能力范围。因此，进行文档级关系抽取势在必行。 ?

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学界 | ReQuest: 使用问答数据产生实体关系抽取的间接监督

ReQuest 框架可以将隐藏于问答数据 (以及用户反馈信息) 内的关于实体关系的知识迁移到实体关系抽取任务上，提升信息抽取系统的效能。...在这个空间中，关系类型语义联系密切的关系提取对象也具有相似的表征，同一个问题下由正面实体（问，答）提述对和链接的问答对象也具有相似的表征。...，问答语料中的实体提述对，以统一的形式对前面提到的信息进行编码的目标关系类型和文本特征（section 3.1）。...表 1：论文中用于关系提述的文本特征（基于解析的依存句法特征和实体类型特征）。...主要研究问题：非结构化数据上的知识获取 (信息抽取，知识表示与推理，知识图谱构建和应用, 问答系统)。

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