关系模型

论文解读：（TranSparse）Knowledge Graph Completion with Adaptive Sparse Transfer Matrix   先前的基于深度学习的知识表示模型TransE、TransH、TransR（CTransR）和TransD模型均一步步的改进了知识表示的方法，在完善知识图谱补全工作上逐渐提高效果。通过先前的模型，我们基本掌握了知识表示的学习方法：首先通过投影策略将实体和关系映射到对应的语义空间，其次均使用得分函数 f ( h , t ) = ∣ ∣ h + r − t ∣ ∣ f(h,t)=||h+r-t|| f ( h , t ) = ∣ ∣ h + r − t ∣ ∣ 表示实体对的评分。另外使用负采样生成错误样本进行训练，使得正确的样本得分函数值降低，错误样本的得分函数值升高。然而这些模型均忽略了图谱的两个重要特性： 异质性（heterogeneity） 和 不平衡性（imbalance） 。图谱中的异质性是指不同关系对应的实体对数量不一致，例如对于关系 r r r 链接的所有实体对数量可能非常多，而对于 r ′ r' r ′ 链接的所有实体对数量可能只有1个。不平衡性是指头尾实体的数量不一致，例如形如对于（地名，local，洲名）的三元组，地名可能成千上万个，而洲名只有七个。由于数量的不对等

原文链接： https://yq.aliyun.com/articles/431857 作者：海青 发布时间：2018-02-05 15:14:04 生态领域的思考 随着人工智能在全球领域的持续高涨，chatbot人机交互作为其中一个分支在智能助理、智能服务、IOT等领域进了白热化竞争态势，从全球大公司到创业公司纷纷加入战场并在一些独特的垂直领域开始精耕细作。在近两年的人机交互领域的发展中，一方面在To C端面向各个入口领域的竞争更加激烈(例如：在IOT领域的智能音箱)、垂直领域场景更加细分与丰富。另外一方面由To C市场的竞争开始转向To B市场的竞争，Google、Microsoft、Facebook、Amazon、百度、网易以及众多startups纷纷在To B领域通过IaaS、PaaS或者SaaS能力开始布局，并且基本围绕着如下两个体系进行输出： 围绕着IM生态体系的绑定输出。例如：Facebook在Messager平台上的wit.ai机器人平台输出、腾讯在微信体端也在逐步开发自己的机器人平台等 面向企业或者开发者领域的独立三方平台输出。例如：Amazon的Lex平台、微软的AI Solution、Google的AI SDK与Api.ai、网易七鱼等等 面向生态的阿里小蜜平台 在人机交互行业生态领域发展的大背景下，面向智能服务领域，阿里小蜜在这两年时间同样在不断的升级与变迁

原文链接： https://yq.aliyun.com/articles/105686 作者：阿里技术 发布时间：2017-06-19 11:23:05 聊天机器人按照产品和服务的类型主要可分为：客服，娱乐，助理，教育，服务等类型。 在2016年的双十一期间，阿里小蜜整体智能服务量达到643万，其中智能解决率达到95%。 在阿里小蜜这样在电子商务领域的场景中，对接的有客服、助理、聊天几大类的机器人。 这些机器人，由于本身的目标不同，就导致不能用同一套技术框架来解决。 因此，我们先采用分领域分层分场景的方式进行架构抽象，然后再根据不同的分层和分场景采用不同的机器学习方法进行技术设计。 首先我们将对话系统从分成两层： 1、 意图识别层：识别语言的真实意图，将意图进行分类并进行意图属性抽取。意图决定了后续的领域识别流程，因此意图层是一个结合上下文数据模型与领域数据模型不断对意图进行明确和推理的过程； 2、 问答匹配层：对问题进行匹配识别及生成答案的过程。在阿里小蜜的对话体系中我们按照业务场景进行了3种典型问题类型的划分，并且依据3种类型会采用不同的匹配流程和方法： a) 问答型：例如“密码忘记怎么办？”→ 采用基于知识图谱构建+检索模型匹配方式 b) 任务型：例如“我想订一张明天从杭州到北京的机票”→ 意图决策+slots filling的匹配以及基于深度强化学习的方式 c) 语聊型

监督学习 监督学习主要为回归问题与分类问题 回归 回归问题是针对于连续型变量 简单讲就是拟合出适当的函数模型y=f(x)来表示已存在的数据点，来使得给定一个新x，预测y。 例如： 分类 分类是针对离散型数据集 即，是与不是，或者说输出的结果是有限的 例如： 无监督学习 无监督学习更像是让机器自学，我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，而是要根据聚类或一定的模型得到数据之间的关系。 简单讲就像是会自动根据特征分类 例如： 参考吴恩达机器学习课程 来源： https://www.cnblogs.com/sfencs-hcy/p/12020125.html

目录 简介 关于关系抽取 Pipline模型 Model 1: Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network Model 2: Relation Extraction: Perspective from Convolutional Neural Networks Model 3: Classifying Relations by Ranking with Convolutional Neural Networks Model 4: Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification Model 5: Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification Model 6: Relation Classification via Multi-Level Attention CNNs Model 7: Bidirectional Recurrent Convolutional Neural Network for Relation Classification 简介 信息抽取

文章目录 什么是语义表示 静态词向量 动态词向量（上下文词向量） 位置编码 ERNIE的原理介绍 神经网络上的改造 辅助任务 学习过程 ERNIE的应用案例 性能不敏感的场景：直接使用 ERNIE 的模型蒸馏案例：搜索问答Query识别和QP匹配 离线推荐 无监督文本的深度神经网络的出现，nlp领域又火了起来，深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模，但是由于单向信息流的弊端，效果上始终难以大幅度提升。Transformer中的多层self-attention的出现，推进了深度网络的发展。Google提出的BERT模型，通过掩盖的term，利用多层的self-attention的双向建模能力，横扫了NLP比赛的各大排行榜。 前文介绍了bert,想详细了解Bert请参见 一步步理解bert 什么是语义表示 ERNIE是一个语言理解模型，最大的优点就是特别好的理解人类的语言。文字其实是概念背后的符号，更重要的其实是概念的本身。词语是具有语义的，怎么正确表示语义呢？语义的特点是什么？语义上比较近的词语真正的距离也是比较接近的，怎么对这部分进行表达，就是词向量，词向量每个词背后对应的是一个高维的向量，所以他们之间的距离是可以度量的。 静态词向量 如图中所示:将文本信息映射到数字空间，变成数字表示的向量，在这种表示上，保留了词语间的距离信息

flask通用模板 from flask import Flask , render_template , request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask_migrate import Migrate , MigrateCommand from flask_script import Manager app = Flask ( __name__ ) # 为app指定数据库的链接信息 app . config [ 'SQLALCHEMY_DATABASE_URI' ] = \ 'mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/flask' # 取消sqlalchemy的信号追踪 app . config [ 'SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS' ] = False # 设置程序的启动模式 app . config [ 'DEBUG' ] = True # 非查询自动提交回数据库 app . config [ 'SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN' ] = True # 创建SQLAlchemy的实例db,以后在程序中通过db来操作数据库 db = SQLAlchemy ( app ) # 创建Manager对象

上一篇贴出 《基于注解运行时动态ORM映射》 的方案,到底哪些地方需要用？又该怎么用呢？！我想你会有这样的疑问，其实不瞒你说，我也有！呵呵~ 再谈一把，就成为“必须的”~ 因此，本文主要介绍动态ORM映射适用具体场景以及详细实现方案。 上篇文章提出来如何运行时动态修改注解的解决方案，它在那里好好的，我们干嘛没事修改它？到底有何企图？它的应用场景又是什么呢？让我们揭开它神秘的面纱吧~ 我的乖乖！ 在面向对象（OO）软件产品设计中，设计者们在面对诸如MySQL、MSSQL、ORACLE这类由关系数据库组成的关系数据库管理系统（RDBMS）时，对象关系映射方案（ORM）逐渐成为主流技术。ORM系统管理着关系数据模型与对象模型(Object Model)的关系，通常关系数据模型(NRDM)与对象模型一一对应，NRDM中的一张表的结构对应对象模型中一个实体类的结构，表中的字段则对应实体对象的属性，表中的一行记录又对应着一个实体对象（Entity Object）。从而，ORM系统的对象模型灵活的对接了关系数据库管理系统，隔离了关系数据模型。开发人员无需关注关系数据模型与对象模型的矛盾，只需在数据访问层（DAO）传递对象模型，ORM会智能地把对象模型匹配到具体的关系数据模型上，触发关系数据库管理系统进行数据访问请求。如今业界也有很多成熟并且被广泛应用的ORM映射方案。比如Hibernate

复杂软件驱动系统的 UCM 与 UML 复杂软件驱动系统有许多类型，包括面向对象、基于代理、实时和分布式系统。它们具有许多属性，例如大规模、协同性、分散控制、及时性、可靠性、变化多端及特色丰富的功能、运行时组织的流畅性，以及系统的升级需求等，这些属性使得它们无论从技术还是从管理复杂性的角度来看都是难以理解的。这些复杂系统经常被用于电信、防卫、宇航和工业控制等领域。 UML （统一建模语言）是一种通用目的建模语言，它可用于详细说明和构造软件系统（特别是面向对象和基于组件的系统）工件并使其可视化与文档化，也可用于商业建模和非软件系统。它包括用于各种模型描述与文档化的许多概念和表示符，并且拥有技术和工业团体的坚定支持。 作为UML的重要特色，用例（Use Case）被定义为某一特定用户（执行者）看得见具体结果的系统运行动作序列。在过去几年中，用于脚本和用例的各种表示法，以及基于它们的设计过程已经非常流行了。例如，“Rational统一过程”就是一种用例驱动的（Use-case driven）基于UML的方法学。在这种方法中，用例将5类模型（需求、分析、设计、实现和测试）捆绑在一起，这种模型描述了系统的局部表示。UML 1.3允许使用9种不同的图描述复杂软件驱动系统及其模型，每一种图提供了特定角度的模型观点，每一种图在语义上必须与所有其他图一致。本文中，这些图被分为两类。第1类称为“行为图

简介 在 众多不同的数据模型 里，关系数据模型自80年代就处于统治地位，而且有不少实现，如 Oracle 、 MySQL 和 MSSQL ，它们也被称为关系数据库管理系统（RDBMS）。然而，最近随着关系数据库使用案例的不断增加，一些问题也暴露了出来，这主要是因为两个原因： 数据建模中的一些缺陷和问题 ，以及在大数据量和多服务器之上进行水平伸缩的限制。两个趋势让这些问题引起了全球软件社区的重视： 在应对这些趋势时，关系数据库产生了更多的问题。这导致大量解决这些问题某些特定方面的不同技术的出现，它们可以与现有RDBMS相互配合或代替它们 - 亦被称为 混合持久化（Polyglot Persistence） 。数据库替代品并不是新鲜事物，它们已经以 对象数据库（OODBMS） 、层次数据库（如LDAP）等形式存在很长时间了。但是，过去几年间，出现了大量新项目，它们被统称为NOSQL数据库（NOSQL-databases）用户、系统和传感器产生的数据量呈 指数增长 ，其增长速度因大部分数据量集中在象Amazon、Google和其他云服务这样的分布式系统上而进一步加快。 数据内部依赖和复杂度的增加，这一问题因互联网、Web2.0、社交网络，以及对大量不同系统的数据源开放和标准化的访问而加剧。 本文旨在介绍图形数据库（Graph Database）在NOSQL运动里的地位