实体关系图

知识图谱构建技术体系 知识获取：从不同来源、不同结构的数据中进行知识的提取，形成结构化的知识，当前知识的获取主要针对文本数据进行 实体抽取 众包：百度百科、维基百科，存储机器可读的、具有一定结构的数据 爬虫：通过定义网页中的实体、属性、关系的 pattern，实现对网页数据的获取，例如 Google、Baidu 的搜索引擎 机器学习：将数据变成考研理解的知识，例如通过文本分类、主题模型等，可以获取文本的特征，这些特征可以理解为知识 专家：垂直领域的专家经验 NER：命名实体识别 关系抽取 将文本的关系映射到实体关系三元组上 分开研究实体和关系抽取，容易造成错误的累计，可以考虑同时研究 事件抽取 事件是发生在某个特定时间、地点，由角色参与的行为序列 现有的知识库描述的是实体之间的静态关系，事件描述粒度更大的、动态的、结构化的知识 属性抽取 属性主要针对实体而言，实现对实体的完整性描述 可以将属性抽取任务转变为关系抽取任务：实体——属性之间的名词性关系 挑战 缺乏大规模标注数据：主要采用监督的方法 开放域上知识抽取的局限性：数据规模的扩展；数据主题的鲁棒性 跨语言抽取 跨媒体抽取 视觉实体和关系的抽取 视觉事件的自然语言描述 跨媒体信息融合 知识表示：将现实世界的知识转变为计算机可识别和处理的内容，是一种描述知识的数据结构，用于对知识的一种描述和约定 基于符号的知识表示

数据库方法的基本出发点： 把数据统一管理，控制，共享使用。 1.优点： 物理独立性: 存储结构变，逻辑结构可以不变，从 而应用程序也不必改变。 逻辑独立性: 总体逻辑结构变，局部逻辑结构可以 不变，从而应用程序也不必改变。 好处：简化应用程序的编写和维护 2.数据控制统一 安全性控制：防止泄密和破坏 完整性控制：正确、有效、相容 并发控制： 多用户并发操作的协调控制 故障恢复：发生故障时，将数据库恢复到正确状态 3.文件系统和数据库系统的本质区别： 内部：数据库的数据是结构化的，有联系的 文件系统的各记录无联系 外部：数据库系统是共享的 文件系统基本上是面向特定用户的 4.实体型：对实体固有特性或结构的描述。 用实体名及其属性名集合来抽象和刻画。 如汽车（车牌号，车型，车主） 实体值：实体型的一个实例，即一个具体的实体。 如（豫A00001，丰田，张三） 5.实体间的联系 实体内部的联系（属性间的联系）： 反映在数据上就是记录内部数据项间的联系 实体之间的联系： 反映在数据上就是记录之间的联系 6.实体之间的联系可归结为三类： 1对1联系（1 ：1）：两个实体 集中的每一个实体至多和另一个实体集 中的一个实体有联系。 1对多联系（1 ：n）：若实体集A 中的每个实体与实体集B中0个或多个实 体有联系，而B中每个实体至多与A中的 一个实体有联系，则称从A到B为1对多 的联系。

文章目录 一、E-R图 二、概念数据模型 三、B/S结构的数据库应用系统 四、函数依赖 五、smallint 六、内嵌表值函数 七、锁 八、建立索引（补充） 九、分布式数据库（补充） 十、OLTP和OLAP 1.OLTP 2.OLAP 一、E-R图 E-R图 ，即实体联系图。这里仅简单介绍E-R图中的概念和一些简单的E-R图。 E-R图由四个部分组成，分别为 实体：使用矩形框表示，在矩形框中记入实体名称。 联系：使用菱形框表示，在菱形框中记入联系名称，并用实线与实体连接起来。 属性：使用圆形框表示，在圆形框中记入属性名称，实体和联系皆可有属性。 连线：实体与属性之间；实体与联系之间；联系与属性之间用直线相连，并在直线上标注联系的类型。（对于一对一联系，要在两个实体连线方向各写1； 对于一对多联系，要在一的一方写1，多的一方写N；对于多对多关系，则要在两个实体连线方向各写N,M。) 在E-R图中存在三种一般性约束，分别为一对一约束、一对多约束和多对多约束。 一对一约束（1:1） 其中实体家庭教师（姓名，教龄）和学生（姓名，年龄）之间的教学联系是1:1的联系，即家庭教师与学生进行一对一教学。 一对多约束（1：n） 其中实体教师（教师号，姓名，教龄）和学生（学号，姓名）之间的教学联系是1：n的联系，即一位教师可以教多位学生。 多对多约束（n:n） 其中实体学生（学号，姓名）与活动（名称

基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习 联合学习（ Joint Learning ）一词并不是一个最近才出现的术语，在自然语言处理领域，很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型（ Joint Model ）来对一些有着密切联系的自然语言处理任务进行联合学习。例如实体识别和实体标准化联合学习，分词和词性标注联合学习等等。最近，研究者们在基于神经网络方法上进行实体识别和关系抽取联合学习，我阅读了一些相关工作，在此和大家一起分享学习。（本文中引用了一些论文作者 Suncong Zheng 的 PPT 报告） 1 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。流水线的方法存在的缺点有： 1 ）错误传播，实体识别模块的错误会影响到下面的关系分类性能； 2 ）忽视了两个子任务之间存在的关系，例如图中的例子，如果存在 Country-President 关系，那么我们可以知道前一个实体必然属于 Location 类型，后一个实体属于 Person 类型

前言 记得几个月前，在一次北京博客园俱乐部的活动上，最后一个环节是话题自由讨论。就是提几个话题，然后大家各自加入感兴趣的话题小组，进行自由讨论。当时金色海洋同学提出了一个话题——“什么是业务逻辑”。当时我和大家讨论ASP.NET MVC的相关话题去了，就没能加入“业务逻辑”组的讨论，比较遗憾。 其实，一段时间内，我脑子里对“业务逻辑”的概念也是非常模糊的。但在不断地阅读、思考和实践过程中，这个概念及其相关的内容才在我脑子里渐渐清晰。我想，很多朋友也许也对这个概念不是很了解，所以愿意结合既有资料和自己的思考，总结一篇关于业务逻辑的概述性文章，一则与朋友们分享探讨，二则也是为自己对业务逻辑的学习做一个总结和提升。因为我还不敢说对业务逻辑内涵及外延理解的非常充分，所以文中如有不当之处，还请各位不用客气，尽管批评就好！ 内容提要 =================== 前篇===================== 前言 内容提要 1、我把业务逻辑丢了！——找回丢失的业务逻辑 2、细说业务逻辑 2.1、业务逻辑到底是什么 2.2、业务逻辑的组成结构 2.2.1、领域实体（Domain Entity） 2.2.2、业务规则（Business Rules） 2.2.3、完整性约束（Validation） 2.2.4、业务流程及工作流（Business Processes and

在原文 《知识图谱研究进展》 基础上上做了相应的调整和补充 本文首先简要回顾知识图谱的历史，探讨知识图谱研究的意义。其次，介绍知识图谱构建的关键技术，包括实体关系识别技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术等。然后，给出现有开放的知识图谱数据集的介绍。最后，给出知识图谱在情报分析中的应用案例。 — 漆桂林、高桓、吴天星 东南大学计算机科学与工程学院 本文节选自《情报工程》2017 年第 1 期，知识图谱专题稿件。 1 知识图谱构建技术   本节首先给出知识图谱的技术地图，然后介绍知识图谱构建的关键技术，包括关系抽取技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术。 1.1 知识图谱技术地图   构建知识图谱的主要目的是获取大量的、让计算机可读的知识。在互联网飞速发展的今天，知识大量存在于非结构化的文本数据、大量半结构化的表格和网页以及生产系统的结构化数据中。为了阐述如何构建知识图谱，本文给出了构建知识图谱的技术地图，该技术地图如图1所示。   整个技术图主要分为三个部分，第一个部分是知识获取，主要阐述如何从非结构化、半结构化、以及结构化数据中获取知识。第二部是数据融合，主要阐述如何将不同数据源获取的知识进行融合构建数据之间的关联。第三部分是知识计算及应用，这一部分关注的是基于知识图谱计算功能以及基于知识图谱的应用。 1.1.1 知识获取   在处理非结构化数据方面

理解面向对象 本章要点： 面向对象编程方法 1.结构化程序设计 2.面向对象程序设计 UML（统一建模语言）介绍 面向对象设计方式由OOA（面向对象分析）、OOD（面向对象设计）和OOP（面向对象编程）三个部分组成。其中OOA和OOD已经采用UML（统一建模语言）来描述。因此本章主要分为两部分，首先介绍OOP（面向对象编程）面向对象编程，接着介绍UML（统一建模语言）的面向对象编程分析思想。 本章要点： 面向对象编程方法 软件开发领域有两种主流的开发方法：结构化开发方法和面向对象开发方法。 1.结构化程序设计 1） 结构化程序设计简介 ​ 结构化程序设计里最小的程序单元是函数，每个函数都负责完成一个功能，用以接收一些输入数据，函数对这些输入数据进行处理，处理结束后输出一些数据。整个软件系统是由一个个函数组成，程序首先调用主函数，主函数再依次调用其他函数，普通函数之间也可以依次调用，这样就完成了软件系统的功能。下图是结构化软件的结构示意图。 从上图中可以看出，结构化程序设计采用自上而下的设计方式，在这个过程中需要考虑每个模块应该分解成哪些子模块，每个子模块又可以分解成哪些更小的模块，依次下去….，直到模块细化成一个函数为止。 结构化编程的缺点： 设计不够直观 适应性差，可扩展性不强 2） 结构化程序的三种基本结构 程序设计的三种基本结构包括： 顺序结构：源代码排列顺序依次执行

知识图谱的存储与检索 1. 概述 知识图谱中的知识表示：知识图谱中的知识是通过RDF的结构进行表示的，其基本构成单元是事实，每个事实被表示为一个形如<subject, predicate, object>(<主体， 谓词， 客体>)的三元组。其中： subject：其取值通常是实体、事实或者概念中的任何一个。 predicate：取值通常是关系或者属性。 object：取值既可以是实体、事件、概念，也可以是普通的值。 知识图谱的目标是构建一个能够刻画现实世界的知识库，为自动问答、信息检索等应用提供支撑。因此，对知识的持久化存储并提供对目标知识的高效检索是合格的知识图谱必须具备的基本功能。 2. 知识图谱的存储 按照存储方式的不同，知识图谱的存储可以分为基于表结构的存储和基于图结构的存储。 基于表结构的存储：利用二维的数据表对知识图谱中的数据进行存储：三元组表、类型表、关系数据库。 基于图结构的存储：利用图的方式对知识图谱中的数据进行存储：图数据库 2.1 基于表结构的存储 三元组表：知识图谱中的事实是一个个的三元组，一种最简单直接的存储方式是设计一张三元组表用于存储知识图谱中所有的事实。 优缺点： 优点：简单直接，易于理解。 缺点： 1. 整个知识图谱都存储在一张表中，导致单表的规模太大。对大表进行查询、插入、删除、修改等操作的开销很大，这将导致知识图谱的实用性受限。 2.

一、数据库设计的必要性 在实际的软件项目中，如果系统中需要存储的数据量比较大，需要设计的表比较多，表与表之间的关系比较复杂，那我们就需要进行规范的数据库设置。如果不经过数据库的设计，我们构建的数据库不合理、不恰当，那么数据库的维护、运行效率会有很大的问题。这将直接影响到项目的运行性和可靠性。 二、什么是数据库设计 数据库设计实际上就是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间的关系过程。 三、数据库设计的重要性 Ø 不经过设计的数据库或是设计糟糕的数据库很可能导致 1、 数据库运行效率地下 2、 更新、删除、添加数据出现问题 Ø 良好设计的数据库 1、 执行效率高 2、 使应用程序更便于开发 3、 扩展性好 4、 维护性好 四、数据模型 数据模型就像是数据间联系的一个轮廓图，整个模型就像一个框架。 如果按照记录间联系的表示方式，对数据模型进行分类，可以分为：层次模型、网状模型、关系模型。前两种又称为格式化数据模型。数据模型的好坏直接影响到数据库的性能，所以数据模型的选择是数据库设计的首要任务。 Ø 实体-关系（E-R）数据模型 E-R数据模型（Entity-Relationship data model），即实体-关系数据模型。E-R数据模型不同于传统的关系数据模型，它不是面向实现，而是面向现实物体的。 Ø 实体（Entity） 数据是用来描述现实中的物体的

一、数据库设计的必要性 在实际的软件项目中，如果系统中需要存储的数据量比较大，需要设计的表比较多，表与表之间的关系比较复杂，那我们就需要进行规范的数据库设置。如果不经过数据库的设计，我们构建的数据库不合理、不恰当，那么数据库的维护、运行效率会有很大的问题。这将直接影响到项目的运行性和可靠性。 二、什么是数据库设计 数据库设计实际上就是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间的关系过程。 三、数据库设计的重要性 Ø 不经过设计的数据库或是设计糟糕的数据库很可能导致 1、 数据库运行效率低下 2、 更新、删除、添加数据出现问题 Ø 良好设计的数据库 1、 执行效率高 2、 使应用程序更便于开发 3、 扩展性好 4、 维护性好 四、数据模型 数据模型就像是数据间联系的一个轮廓图，整个模型就像一个框架。 如果按照记录间联系的表示方式，对数据模型进行分类，可以分为：层次模型、网状模型、关系模型。前两种又称为格式化数据模型。数据模型的好坏直接影响到数据库的性能，所以数据模型的选择是数据库设计的首要任务。 Ø 实体-关系（E-R）数据模型 E-R数据模型（Entity-Relationship data model），即实体-关系数据模型。E-R数据模型不同于传统的关系数据模型，它不是面向实现，而是面向现实物体的。 Ø 实体（Entity） 数据是用来描述现实中的物体的