识别实体属性关系.pdf

实体的属性即为关系模式的属性.PPT 第3章数据库设计本章内容 3.1 数据库设计概述 3.2 需求分析 3.3 概念设计 3.4 逻辑设计 3.5 物理设计 3.6 实现与维护 3.1 数据库设计概述数据库设计的内容静态特性设计动态特性设计物理设计 3.1 数据库设计概述数据库设计的步骤 3.2 需求分析需求分析的任务对现实世界要处理的对象(组织，部门，企业等)进行详细调查，在了解原系统的概况和确定新系统功能的过程中，收集支持系统目标的基础数据并进行相应处理。需求分析的基本步骤 1. 需求信息的收集 2. 需求信息的分析整理 3. 需求信息的评审 3.3 概念设

2018-12-07 约2.05千字 21页立即下载

水运工程类继承关系、典型实体描述、属性集和数量集描述.docx 类继承关系 A.0.1空间元素实体的类继承关系应符合图A.0.1的规定。图A.0.1空间元素实体类继承关系图 A.0.2空间元素部分实体的类继承关系应符合图A.0.2的规定。图A.0.2空间元素部分实体类继承关系图 A.0.3元素实体的类继承关系应符合图A.0.3的规定。图A.0.3元素实体类继承关系图 A.0.4建造元素实体的类继承关系应符合图A.0.4的规定。图A.0.4建造元素实体类继承关系图 A.0.5分配系统实体的类继承关系应符合图A.0.5的规定。图A.0.5分配系统实体类继承关系图 A.0.6空间元素类型实体的类继承关系应符合图A.0.6的规定。图A.0.6空间元素类

2025-03-22 约4.5千字 13页立即下载

基于实体关系的犯罪的网络识别机制.pdf 第28卷第 3期计算机应用研究 V o.l 28 N o. 3 2011年 3月 Applic tionR ese rch of Computers M r. 2011 * 1 1

2017-08-15 约2.15万字 5页立即下载

基于实体属性与内容深度融合的同义实体识别研究：方法、应用与创新.docx 基于实体属性与内容深度融合的同义实体识别研究：方法、应用与创新一、引言 1.1研究背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已然来临，数据规模呈爆炸式增长。据国际数据公司（IDC）预测，到2025年，全球每年产生的数据量将达到175ZB，这些数据涵盖了文本、图像、音频、视频等多种类型，广泛分布于互联网、社交媒体、企业数据库、科研机构等各个领域。如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了当前亟待解决的重要问题。知识图谱作为一种语义网络，以结构化的形式描述了实体及其之间的关系，能够有效地整合和表示知识，为大数据的理解和应用提供了有力的支持。在知识图谱构建过程中，同义实体识别是一项关键任务

2025-06-09 约4.66万字 35页立即下载

基于提示学习的命名实体识别和关系抽取技术研究.docx 基于提示学习的命名实体识别和关系抽取技术研究一、引言随着信息技术的飞速发展，海量的文本数据在互联网上不断涌现。如何从这些文本数据中提取出有价值的信息，一直是自然语言处理领域的重要研究课题。命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）是自然语言处理中两个关键的技术。本文旨在研究基于提示学习的命名实体识别和关系抽取技术，探讨其研究进展和实际应用价值。二、命名实体识别（NER）命名实体识别是自然语言处理中的一个基本任务，主要目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。传统的命名实体识别方法主要依赖于人工定义的规则和词典，然而这种方法在面对复杂多变的文本时，其效果往往不尽如人意

2025-02-11 约2.51千字 5页立即下载

面向中文电子病历的实体识别和关系抽取方法研究.docx 面向中文电子病历的实体识别和关系抽取方法研究一、引言随着信息技术的发展，电子病历系统已经成为现代医疗体系中不可或缺的一部分。然而，海量的电子病历数据中蕴含着丰富的医学知识和信息，如何有效地提取和利用这些信息成为了一个重要的研究课题。实体识别和关系抽取是自然语言处理领域的重要技术，对于电子病历的处理和分析具有重要意义。本文旨在研究面向中文电子病历的实体识别和关系抽取方法，为医疗领域的知识发现和应用提供有力支持。二、实体识别技术研究 1.实体识别概述 实体识别是自然语言处理领域中的一项关键技术，主要用于从文本数据中识别出具有特定语义的实体。在中文电子病历中，实体包括疾病名称、药物名称、患者

2025-01-31 约4.74千字 10页立即下载

少样本命名实体识别与关系抽取方法研究.pdf 摘要命名实体识别和关系抽取是信息抽取中的重要子任务，旨在从非结构化文本中获取结构化数据。由于大量应用场景缺乏标注数据，因此在该类场景下进行命名实体识别和关系抽取成为了具有挑战性的任务。标注数据中的标签信息和外部知识库中的语义信息对少样本命名实体识别和关系抽取具有重要作用。因此，本文重点研究将内外部知识融入少样本命名实体识别和关系抽取模型的方法，主要工作及成果如下：（1）针对少样本命名实体识别任务中标签数据利用不充分的问题，本文提出了一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法。该方法是一种基于原型网络的两阶段命名实体识别方法。在构建实体类型原型向量时，将对应实体类型所包含

2025-03-15 约6.93万字 49页立即下载

面向临床医学文本的实体识别与关系抽取研究.docx 面向临床医学文本的实体识别与关系抽取研究一、引言临床医学文本的实体识别与关系抽取研究，在推动医学信息学、自然语言处理等领域的发展中扮演着重要角色。随着医疗数据量的激增和计算机技术的进步，如何有效地从海量的临床医学文本中提取出有价值的信息，已经成为医学研究的重要课题。本文旨在探讨面向临床医学文本的实体识别与关系抽取的研究方法及其应用。二、研究背景及意义临床医学文本是医疗工作中产生的重要信息资源，其中包含了大量的疾病名称、药物名称、治疗方案等实体信息，以及这些实体之间的复杂关系。对这些信息进行准确的识别和抽取，有助于医生更好地理解患者病情，制定治疗方案，提高诊疗效率。同时，实体识别与关系抽

2025-04-15 约4.27千字 9页立即下载

面向中文电子病历的实体识别和关系抽取方法研究.docx 面向中文电子病历的实体识别和关系抽取方法研究一、引言随着信息技术的发展，医疗信息化的推进，电子病历已成为现代医疗体系中的重要组成部分。然而，由于电子病历的文本信息复杂、信息量大，如何有效地从这些信息中提取出有价值的知识成为了一个重要的问题。本文将重点研究面向中文电子病历的实体识别和关系抽取方法，以期为医疗领域的知识发现和利用提供支持。二、中文电子病历的特殊性中文电子病历与其他类型的文本信息相比，具有其特殊性。首先，病历文本内容复杂，涉及疾病名称、医学术语、患者信息等多种类型的信息。其次，病历中的实体关系复杂，如疾病与患者、药物与疾病等关系。因此，针对中文电子病历的实体识别和关系抽取需要

2025-04-16 约5.56千字 11页立即下载

面向医学文本的嵌套实体识别与关系抽取研究.docx 面向医学文本的嵌套实体识别与关系抽取研究一、引言医学领域是信息密集型领域，医学文本中包含大量的实体信息和实体间的关系。嵌套实体识别与关系抽取是医学文本处理的重要环节，对于提升医学研究、诊断和治疗水平具有重要意义。本文旨在研究面向医学文本的嵌套实体识别与关系抽取技术，为医学领域的智能化发展提供有力支持。二、研究背景及意义随着信息技术和人工智能的快速发展，医学文本处理技术得到了广泛关注。嵌套实体识别与关系抽取作为医学文本处理的核心技术，能够有效地从海量医学文本中提取出有用的信息，为医学研究、诊断和治疗提供支持。然而，由于医学文本的复杂性和多样性，嵌套实体识别与关系抽取仍面临诸多挑战。因此，

2025-04-26 约4.29千字 9页立即下载

基于区块链的实体关系识别方法、装置、设备及介质.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117422578A (43)申请公布日2024.01.19 (21)申请号202311403682.6G06F18/2323(2023.01) (22)申请日2023.1

2024-01-17 约2.12万字 18页立即下载

2实体关系图.ppt 第2章 实体关系图;第2章 实体关系图;1.数据库设计概述;1.数据库设计概述;1.数据库设计概述;1.数据库设计概述;2.概念模型;2.概念模型;两个实体型间的联系 ;两个实体型间的联系 (续);两个实体型间的联系 (续);其它;概念模型表示方法;E-R图实例;E-R图实例;3. 构造E-R模型;3. 构造E-R模型;3. 构造E-R模型;3. 构造E-R模型;4. 概念模型向关系模型的转换;4. 概念模型向关系模型的转换;4. 概念模型向关系模型的转换;4. 概念模型向关系模型的转换;4. 概念模型向关系模型的转换;4. 概念模型向关系模型的转换

2017-05-26 约小于1千字 25页立即下载

电子病历命名实体识别和实体关系抽取研究综述杨锦锋.pdf

2017-07-26 约9.24万字 26页立即下载

面向中文医学文本的实体识别与实体关系抽取方法研究.docx 面向中文医学文本的实体识别与实体关系抽取方法研究一、引言随着信息技术的飞速发展，医学文本数据的增长速度惊人。这些医学文本包含了大量的医疗知识、诊疗经验、药物信息等重要内容。因此，如何有效地从医学文本中提取信息，成为了当前研究的重要课题。实体识别与实体关系抽取是自然语言处理领域的重要任务，也是医学文本挖掘的关键技术。本文旨在研究面向中文医学文本的实体识别与实体关系抽取方法，以提高医学文本信息的提取效率和准确性。二、中文医学文本的特点中文医学文本具有专业性强、术语多、语义复杂等特点。在医学文本中，实体包括疾病名称、药物名称、基因名称等医学专业术语，以及人名、地名等非专业术语。此外，医学文本

2025-05-25 约4.9千字 9页立即下载

图3.5注册用户实体属性图.doc 图3.5注册用户实体属性图图3.6新生信息实体属性图图3.7 历年录取分数实体属性图图3.8 咨询信息实体属性图图3.9 模块及分类信息实体属性图第三章系统设计系统的设计第一步是设计系统大概结构，第二步是步步逼近，最后进入各个模块详细的设计，该系统的设计采用由上到下的方法进行。系统设计是在系统分析基础上进行的，系统设计实现的是系统“如何做”，系统设计可分为两个部分：系统过程设计和系统数据设计。系统的设计是建立在系统分析之上，结果是要构造一个模型。系统设计有归纳法和演绎法两种方法，使用归纳法设计时：首先收集所有的同类资料；通过对这些系统的设计及运行，对所设计的系统

2017-05-26 约1.56千字 4页立即下载