结合思通数科的大模型应用场景，可以通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据，自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。大模型能够识别、拆解并分类零部件及其维修保养方法，建立零件与耗材的关系网络，构建出一个庞大的数据库。这种基于多模态技术和语义理解的能力，

1、案例概述同事新搭建的一套GoldenGate环境，刚刚搭建时，Extract抽取进程就已经出现延迟现象，当时想着可能很快就能追平，所以最开始也没当回事。结果两天时间，延迟现象没有缓解，已经累积延迟30多个小时。通过info或者stats等命令查看进程状态信息，发现该Extract抽取进程仍然在工作，只

一、ETL：基本定义：ETL是将业务系统的数据经过抽取（Extract）、清洗转换（Transform）之后加载（Load）到数据仓库的过程，目的是将企业中分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。主要组成部分：1、数据抽取：从不同的数据源（如数据库、文件系统、外部系统等）读取

一、系统概述在现代医疗行业，信息的碎片化与数据孤岛问题日益严重，导致医疗服务和研究效率的降低。思通数科针对这一现状，推出了一款开源免费的信息抽取与知识图谱平台，旨在将医疗数据的深度分析与智能化服务结合起来。二、应用场景在一家大型医疗中心，信息技术部门面临着整合各科

在Altair（HyperWorks）里，当结构中包含T型、X型或更复杂的连接特征（图2-12所示）时，此功能非常有效。不适用于没有T型连接的特征（图2-12右侧）。  图2-12带有T型特征的模型 如果R/T（半径/厚度）大于面板指定值，这个特征不被识别为目标连接特征。-如果某个连接特征的不同位

知识抽取在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，它涉及从大量数据中提取有价值的信息，包括实体、关系和事件等。以下是知识抽取在AI领域的几个主要作用：构建知识图谱：知识抽取是构建知识图谱的基础，它通过识别文本中的实体和关系，将非结构化数据转化为结构化的知识，从而形成机器可

岗位描述：1、文档结构化信息抽取、文档版面分析、文档表格识别、文档OCR等CV/多模态/模型算法工作方向；2、负责优化和维护公司文档结构化和信息抽取相关模型算法、票据OCR模型算法、文档OCR模型算法。岗位要求：1、研究生及以上学历，计算机、数学或相关专业，有独立解决复杂问题的能力

ChatIEChatIE:开启信息抽取的新纪元在当今信息爆炸的时代,如何从海量文本中快速准确地提取关键信息成为了一个迫切需要解决的问题。传统的信息抽取方法往往需要大量的人工标注和复杂的规则设计,既耗时又费力。而随着大型语言模型的兴起,特别是ChatGPT的出现,为信息抽取任务带来

ETL概念将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础数据抽取全量抽

数据集成、数据治理已经成为推动企业数字化转型的核心动力，现在的企业比任何时候都需要一个更为强大的新一代数据集成工具来处理、整合并转化多种数据源。而ETL（数据提取、转换、加载）作为数据管理的关键步骤，已在企业数据架构中扮演重要角色。然而，随着数据量的爆炸性增长、数据复杂

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