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中英文关键词抽取欢迎使用中英文关键词抽取工具，本工具支持多种关键词抽取算法，帮助用户从文本中快速提取重要信息。下图展示了我们所支持的关键词抽取算法：介绍本工具提供多种关键词抽取算法，满足不同需求。支持的算法如下：TF-IDF：通过词频和逆文档频率来衡量词汇的重要性。Text

网页可读内容抽取API数据接口智能提取文章关键元素信息，智能抽取，多种元素信息。1.产品功能智能提取网页可阅读内容；提供网页可阅读内容的HTML代码；支持传递网页HTML或网页URL参数；支持多种元素信息抽取，包括文章标题、作者、文字方向、语言、内容、内容（不包含HTML标

自然语言处理（NLP）基础：语言模型ChatGPT能力语言理解和生成能力抽象能力强大的学习和泛化能力自然语言处理交叉学科：计算机科学、人工智能/机器学习、语言学等自然语言理解：理解文字的含义自然语言生成：用文字表达特定的意图和思想利用计算机对自然语言进行各种加工处理、信息

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random库1.随机种子random.seed()系统默认将时间戳设置为随机种子，每次随机数不一样，当手动设置后，每次随机产生的数会一样2.随机数字random.randint(a,b)从a,b之间随机一个整数random.randrange(a,b,stridw)从a到b，步长为s的序列中，随机一个数字random.random()从0~1

一、知识表示二、知识建模三、知识抽取四、知识挖掘五、知识存储六、知识融合七、知识检索八、知识推理原创虞大胆的叽叽喳喳《从零构建知识图谱：技术、方法与案例》这本书初读的时候，感觉有点理论，不过结合陈华钧教授知识图谱课件学习后，感觉阐述比较完整，尤其前

一、引言在当今快速发展的保险行业中，风险评估与定价是核心环节，它们直接关系到保险公司的盈利能力和市场竞争力。随着人工智能技术的不断进步，尤其是深度学习在图像识别和自然语言处理领域的突破，保险案件信息的自动化处理已成为可能。在理赔过程中，用户上传的理赔资料，如医疗记录、事

基于PaddleNLP信息抽取，uie微调打造自己专属的信息抽取模型UIE模型简介UIE优势应用示例UIE开箱即用UIE适用抽取示例命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER）关系抽取（RelationExtraction，简称RE）事件抽取(EventExtraction,简称EE)评论观点抽取情感倾向分类

随着我国外贸新业态的快速增长，银行国际结算业务在服务实体经济发展、促进贸易投资便利化进程中发挥了越来越重要的作用。根据中国银行业协会近日发布的《中国贸易金融行业发展报告（2023—2024）》，2023年我国主要商业银行国际结算规模再创历史新高，达到11.57万亿美元，较上一年增幅4.4%。

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KG1.知识图谱的定义以及知识图谱的特点？定义知识图谱就是一种用于表示知识的图结构模型，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系，它以图的形式将知识组织起来，通过节点和边的连接，形成一个结构化的知识表示系统。特点结构化表示：知识图谱将知识以三元组的形式进行结构化表示，使得知

一、ETL背景在数字化时代，企业的数据孤岛问题日益凸显。不同部门之间的信息壁垒导致了数据流通的障碍，严重影响了数据挖掘和报表开发的效率。为了解决这一问题，数据仓库技术应运而生。ETL作为数据仓库的基石，负责将分散在各部门的数据进行抽取、加工和集成，为后续的决策支持系统(DSS)

一、简介Kettle是PentahoDataIntegration(PDI)的一个组成部分，是一个开源的数据集成工具。它被广泛用于数据的抽取、转换和加载(ETL)过程。Kettle提供了一个易于使用的图形界面，可以轻松设计和执行ETL流程。github源码地址：https://github.com/pentaho/pentaho-

其他章节内容多有重复，故不再赘述15.1遗留系统的处理策略：是指任何基本上不能进行修改和演化以满足新的变化了的业务需求的信息系统，通常具有以下特点：1）系统虽然完成企业中许多重要的业务管理工作，但仍然不能完全满足要求。一般实现业务处理电子化及部分企业管理功能，很少涉及经营

模型结构模型主要包含场景抽取层和任务抽取层（上图A）：场景抽取层场景抽取层主要包括了场景共享专家（Scenario-sharedexpert）模块、当前场景特有专家（Scenario-specificexpert）模块以及场景感知注意力网络，通过这三部分的信息抽取，最终形成了场景层次的信息表征场景共享专家就是一

李昊,陈艳平,唐瑞雪,等.基于实体边界组合的关系抽取方法[J].计算机应用,2022,42(6):1796.主要工作提出了一种边界组合的关系抽取方法，跳过实体直接使用实体边界进行关系抽取；本文方法结合了Chen等提出的多通道深度神经网络模型思想以及特征组合的方法以减轻错误扩散对关

宁尚明,滕飞,李天瑞.基于多通道自注意力机制的电子病历实体关系抽取[J].计算机学报,2020,43(5):916-929.本文的主要贡献一种更为高效的神经网络架构：recurrent+transformer。"recurrent+CNN"是当前医学文本领域实体关系抽取任务的主流建模方法，为进一步建模表征更全面

ELMO模型ELMO的本质思想是通过使用针对语言模型训练好的BiLSTM来构建数据的文本表示。基于语言模型的词表示：传统的词向量表示方法（如word2vec和GloVe）将每个词映射为一个固定的向量，无法处理多义词。ELMo模型通过训练一个语言模型，将每个词的表示作为模型的隐藏状态，根据上下文来推

祝振赫,武虹,高洁,等.融合外部知识的生成式实体关系联合抽取方法[J].计算机技术与发展,2023,33(08):124-130.引言基于传统的机器学习的关系抽取方法主要通过领域专家制定实体关系范式，通过统计和规则等方式进行抽取。许多经典的关系抽取方法都是使用监督学习来获得较好的性能表

熊建华,韩永国,廖竞,寇露彦,吴昌述.基于长句简化的中文开放关系抽取[J].计算机技术与发展,2023,33(02):203-207+213.目前中文开放关系抽取存在的问题：目前中文开放关系抽取的主要方法都是基于规则和模板的，这些方法需要以自然语言处理工具的处理结果为基础进行抽取。然而自然语

~20111.Across-lingualannotationprojectionapproachforrelationdetection摘要：尽管在过去十年中对关系提取进行了广泛的研究，基于监督学习的统计系统仍然受限，因为它们需要大量的训练数据才能达到高性能。在本文中，我们开发了一种跨语言注释投影方法，该方法利用平行语料库来

转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote概述自然语言处理NLP任务的实现，相比较以前基于传统机器学习算法实现方法，现在越来越集中使用大模型来实现。通过——数据标注-模型训练-模型调优/微调-模型压缩-预测部署的大模型流程，覆盖NLP多场景满足开发者落地实现与

前言一套GoldenGate环境，已经运行了很多年，一直比较正常，Extract抽取进程基本上没有出现延迟的情况，但这次突然出现抽取延迟，其中一个抽取进程延迟高达50个小时左右。 处理过程1.当前有两个抽取进程，分别为：E_HXZG、E_SBFSC,目前出现延迟的是第1个抽取进程。检查该进程的当前状态

ETL和ELT有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。01ETLETL–抽取、转换、加载从不同的数据源抽取信息，将其转换为根据业务定义的格式，然后将其加载到其他数据库或数据仓库中。另一种ETL集成方法是反