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  • 自然临近是R语言中spdep中内置的最后一种临近关系。 所谓的自然临近,指的是不进行任何的预设关系,通过其空间位置来判断是否属于相互临近,那么这个空间位置指的是什么呢?众所周知,几何图形中,三角形是最...
    自然临近是R语言中spdep中内置的最后一种临近关系。

    所谓的自然临近,指的是不进行任何的预设关系,通过其空间位置来判断是否属于相互临近,那么这个空间位置指的是什么呢?众所周知,在几何图形中,三角形是最稳定的一种结构,而以TIN(不规则三角网)为主要结构的地形结构数字化表达,在地理上也有非常广泛的应用。

    那么这个自然临域关系,用的也是三角网的方式来进行划分的。


    自然相邻要素的原理,就是将所有的点构造为狄罗尼三角网,然后如果两个点之间,共有一个三角形,那么就认为两个点是相邻的关系,在spdep里面,内置了这种空间关系的算法,下面来还是用中国的省会点要素,来看看自然临域关系:



    定义语句如下:
    library("sp")
    library("maptools")
    library("spdep")
    
    path <- "E:\\workspace\\IDE\\Rworkspace\\空间分析\\空间权重矩阵\\china\\"
    
    #将中国的省级行政区划读取为ploygon,省会读取成point
    cnData <- readShapePoly(paste(path,"CNPG_S.shp",sep =""))
    ctData <- readShapePoints(paste(path,"city_SH.shp",sep =""))
    #定义投影为wgs84
    proj4string(cnData) <- "+proj=longlat +datum=WGS84"
    proj4string(ctData) <- "+proj=longlat +datum=WGS84"
    #定义唯一标识符,用行政区划的编码
    IDs <- ctData@data$ADCODE99
    #将名称转换为gbk编码
    ctData$NAME <- iconv(ctData$NAME,"UTF-8","GBK")
    plot(cnData,border="grey")
    plot(ctData,pch=19,cex=1,col='red',add=T)
    text(ctData@coords[,1],ctData@coords[,2]+1,labels = ctData$NAME)
    
    #自然临域空间关系
    t_nb <- tri2nb(ctData@coords,row.names = IDs)
    plot(nb2listw(t_nb),ctData@coords,col='blue',add=T)
    


    定义完成之后,我们来看看北京的自然领域有哪些城市:


    自然临域关系无法向其他关系的那样,增加限定条件或者扩大范围,他就是默认按照空间的位置进行设定的,所以只要不改变空间位置,关系基本上就不会改变了……无任何参数可以设定。

    自然临域因为狄罗尼三角网的构造算法,一定会以凸多边形为封闭,所以有些位置的构造会形成巨大的跨越,比如最外面的几个点,乌鲁木齐——哈尔滨——台北——海口——拉萨会形成一个封闭的凸多边形,所以可能造成极远位置被设置为临近关系的情况出现,这样就需要通过人工的关系进行处理了。

    如同K临近一样,这种关系也可以作用在面要素上,而因为它用的点要素,所以依然采用的是几何质心来进行设定,如下:


    定义语句如下:
    t_nb2 <- tri2nb(coordinates(cnData),row.names = cnData$Code)
    plot(cnData,border="grey")
    plot(nb2listw(t_nb2),coordinates(cnData),col='blue',add=T)


    但是通过面要素的质心来实现的,结果与使用省会的位置不一致,所以结果也是不同的,比如北京的临近要素:


    那么实在实际的应用中,到底用省会来进行定义,还是用省面质心来进行定义,就仁者见仁智者见智了。

    通常来说,如果是偏向经济、社会关系和政策方面的研究,使用省会进行定义关系比较合理,而偏向资源和地理空间方面的研究,用省域面进行定义比较合理。

    当然还有一些主要是点状要素为主要空间载体的研究,比如学校的教育资源、交通事故高发位置、商圈购物点、酒店、医院等等的空间分布研究,那么建议使用自然临域关系比使用K临接关系要更好。

    当然,默认的关系可以通过自定义的方式,来进行调整,调整之后可能会更加接近真实的研究状况。

    好了,到此为止R语言spdep包的空间权重矩阵内置方法就讲完了,因为R语言的开源特性,它还支持对geoda的gal、gwt格式的空间权重矩阵文档的读取,这个方法大家自行去了解,我这里就不多说了。

    最后做个总结:

    1、R语言里面的spdep包支持四种默认的空间关系定义,分别是:共边相邻(rook' case)共点共边相邻(queen's case)K临近(K nearest neighbours)自然临近(狄罗尼三角网临近)
    PS:当然,还有一种网格临近(cell2nb),这种一般在矢量数据里面很少存在,我就不说了。

    2、spdep还支持利用距离函数来定义不同的权重,但是需要在定义了空间关系的情况下再使用。

    3、如果对于默认的关系不满意,还可以自行定义空间关系。

    4、空间关系可以不同类型的数据进行传递,如果有对应的唯一标识符,可以直接转换,如果没有,则需要但是需要自己写算法实现。直接转换的方法使用最简单排序即可。代码最后给出。

    5、空间关系的选择没有一劳永逸的方法,需要根据研究的内容不断进行探索。


    最后给出空间关系传统的方法:

    首先两份数据,省会城市的点数据和省域面数据,其中,省会城市的点数据中有一列就是省域面数据的省级行政编码:


    我们所要做的,就是同时对这两个空间数据框的这个一个列,进行排序即可,然后就可以进行自由传递了,如下所示:


    代码实现如下
    library("sp")
    library("maptools")
    library("spdep")
    
    path <- "E:\\workspace\\IDE\\Rworkspace\\空间分析\\空间权重矩阵\\china\\"
    
    #将中国的省级行政区划读取为ploygon,省会读取成point
    cnData <- readShapePoly(paste(path,"CNPG_S.shp",sep =""))
    ctData <- readShapePoints(paste(path,"city_SH.shp",sep =""))
    cnData$FIRST_NAME <- iconv(cnData$FIRST_NAME,"UTF-8","GBK")
    ctData$NAME <- iconv(ctData$NAME,"UTF-8","GBK")
    #定义投影为wgs84
    proj4string(cnData) <- "+proj=longlat +datum=WGS84"
    proj4string(ctData) <- "+proj=longlat +datum=WGS84"
    #同时利用同一字段排序即可实现传递
    cnData <-cnData[order(cnData@data$Code),]
    ctData <- ctData[order(ctData@data$S_CODE),]
    ctIDs <- ctData$S_CODE
    cnIDs <- cnData$Code
    
    w_rn1 <- tri2nb(coordinates(ctData),row.names = ctIDs)
    par(mfrow=c(2,1),mar=c(0,0,1,0))
    plot(ctData,pch=19,cex=1,col='red')
    text(ctData@coords[,1],ctData@coords[,2]+1,labels = ctData$NAME)
    plot(nb2listw(w_rn1),coordinates(ctData),add=T)
    title("省会点数据自然临近关系")
    plot(cnData,border="grey")
    plot(nb2listw(w_rn1),coordinates(cnData),add=T)
    title("省会点数据自然临近关系传递")




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  • RS自然连接

    千次阅读 2014-03-01 15:13:00
  • 为什么进行关系抽取 创建新的关系型知识库(knowledge bases) 增强目前的知识库(knowledge bases) 支持问题回答(question answering) 一些例子 自动内容抽取(Automated Content Extraction (ACE)...

    一、简介

    • 关系抽取就是从文档中抽取关系,例子如下:
      在这里插入图片描述
    • 为什么进行关系抽取
      • 创建新的关系型知识库(knowledge bases)
      • 增强目前的知识库(knowledge bases)
      • 支持问题回答(question answering)
    • 一些例子
      • 自动内容抽取(Automated Content Extraction (ACE))
        • 2008年关系抽取任务的17种关系
          在这里插入图片描述
          在这里插入图片描述
      • UMLS: Unified Medical Language System
        在这里插入图片描述
        在这里插入图片描述
    • 如何建立关系抽取器
      • 人工定义的模式
      • 有监督的机器学习
      • 半监督与无监督
        • 利用种子(seed)进行bootstrapping
        • 远程监督(Distant supervision)
        • 从网页进行无监督学习

    二、利用模式(pattern)进行关系抽取

    1、抽取is-a关系的规则

    • X和Y相似的语句规则
      在这里插入图片描述

    2、利用规则抽取更丰富的关系

    • 主要思想:关系永远发生在特定实体之间,所以我们使用命名实体标签(named entity tag)来帮助我们进行关系抽取。
    • 例子:比如说谁在什么组织做什么事情?
      在这里插入图片描述

    3、人工建立关系模式

    • 优点
      • 人工模式会更精确(high precsion)
      • 可以根据特定领域进行修改
    • 缺点
      • 人工模式的recall很低
      • 需要花工作来考虑所有可能的模式
      • 但是不要对所有的a都使用这种方法

    三、监督型关系抽取

    1、监督型关系抽取的机器学习流程

    • 选择一些我们想要抽取的关系
    • 选择一些相关的命名实体
    • 寻找并标记数据
      • 选择一个有代表性的语料库
      • 在语料库标记命名实体
      • 人工标注这些实体之间的关系
      • 将它分成三个部分(train,development,test)
    • 在训练集上训练分类器
      • 找到所有的命名实体对(通常在同一个句子中)
      • 判断两个实体是否相关
      • 如果是的话,就对关系进行分类
      • Question:为什么要分两步来进行分类?
        • 分类训练会比较快,因为第一步会排除大部分的无效对
        • 对每个任务都可以使用合适的特征集

    2、特征构建

    任务:对在一个句子中的两的关系进行分类
    在这里插入图片描述

    • M1和M2的中心词,以及两者的结合 Airlines,Wagner,Airlines-Wagner
    • M1和M2的词袋以及二元组 American, Airlines, Tim, Wagner, American Airlines, Tim Wagner
    • M1和M2左边和右边的单词 M2: -1 spokesman,M2: +1 said
    • M1和M2中间的单词的词袋和二元组(bigram)a, AMR, of, immediately, matched, move, spokesman, the, unit
    • 命名实体的类型 M1: ORG M2: PERSON
    • 两个命名实体之间关联:ORG -PERSON
    • M1和M2的实体层级(entity level)一共三类(NAME,NOMINAL-比如the company,PRONOUN-比如it 和这样的代词):M1 NAME,M2 NAME
    • 两个实体之间的单词的基本语法块(syntactic chunk词性序列:NP NP PP VP NP NP
    • 两个实体之间的树的成分路径(constituent path):
      在这里插入图片描述
    • 依赖路径(dependency path):Airlines matched Wagner said
    • 关于家庭的触发清单(trigger list):亲戚关系词 parent, wife, husband, grandparent, etc. [from WordNet]
    • gazetter:有用的地理词列表,国家名字以及其他子实体名字

    3、有监督方法的分类器

    • 可以使用任何分类器:最大熵、朴素贝叶斯、SVM
    • 在训练集上训练,在发展集上调试,在测试集上测试

    4、有监督关系抽取的评估

    • 为每个关系计算precision,recall以及F1

    5、总结

    • 优点:如果有足够的手工标注的数据,并且测试集和训练集相似的话,可以得到很高的正确率
    • 缺点:标注大量的训练集是很贵的;有监督模型对其他的类型的泛化能力不足

    四、半监督或者无监督关系抽取

    1、关系bootstrapping(Hearst 1992)

    • 收集一些关系为R的种子对(seed pair)
    • 迭代
      • 找到有这些单词对的句子
      • 找到这些单词对的上下文,泛化成模式(pattern)
      • 找到新的单词对
    • 例子1
      在这里插入图片描述
    • 例子2
      在这里插入图片描述

    2、滚雪球法(snowball)

    • 参考文献:E. Agichtein and L. Gravano 2000. Snowball: Extracting Relations
    • 和上面的方法一样的迭代算法
    • 也和上面一样利用例子(instance)抽取特征,但是不同的是X和Y都必须是命名实体,并且为每个模式计算置信度。
      在这里插入图片描述

    3、远程监督(distant supervision)

    • 参考文献
      在这里插入图片描述
    • 远程监督的思想:假设一个句子包含某对实体,那么这个句子应该蕴含了两个实体间的关系(Freebase中罗列的关系之一),可以将这个句子作为该实体对所对应关系的训练正例。(引自https://blog.csdn.net/wen_fei/article/details/80500654?utm_source=blogxgwz1)
    • 具体步骤:
      • 对每个关系(relation)中的每一对元组,在语料库中找到同时包含这两个实体的句子
      • 抽取高频的特征(语法分析、单词等)
      • 用这些模式来训练监督模型
        在这里插入图片描述

    4、无监督关系抽取

    • 参考文献:M. Banko, M. Cararella, S. Soderland, M. Broadhead, and O. Etzioni. 2007. Open information extraction from the web. IJCAI
    • 开放信息抽取:在没有训练数据和关系列表的情况下,从网页中抽取关系
      • 利用语法数据(parsed data)训练一个“值得信任的元组”的分类器
      • 抽取所有名词短语之间的关系,并且如果分类器认为值得信任的话,就将之保留
      • 基于这种关系出现的频率来对该关系排序

    5、对无监督和半监督的评估

    • 因为它抽取的都是来自网页的新关系,因此我们无法计算precision(不知道哪些是正确的)和recall(不知道那些是错过的)
    • 我们只能大致计算一个precision。计算的方法是,从结果中随机抽取一些关系,人工来判断这些关系是否是正确的。正确关系数比上总的关系数就是估计的precision。
      在这里插入图片描述
    • 我们也可以基于不同水平的recall来计算precision
      • 前1000个新关系,前10000个新关系,前100000个新关系的precision
      • 每一种都进行随机取样
    • 但是没有办法进行recall评估
    展开全文
  • 利用实体信息丰富预训练模型以进行关系分类 Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification 摘要 关系分类是抽取实体间关系的一个重要的NLP任务。关系抽取中的SOTA方法...

    利用实体信息丰富预训练模型以进行关系分类

    Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification

    摘要

    关系分类是抽取实体间关系的一个重要的NLP任务。关系抽取中的SOTA方法主要基于卷积神经网络或者循环神经网络。最近,预训练的BERT模型在NLP分类和序列标注任务上取得了非常成功的结果。关系分类同上述任务不同,它依赖于句子和两个目标实体的信息。在这篇文章中,我们提出了一个模型,既利用预训练的bert语言模型,又结合来自目标实体的信息来解决关系分类任务。我们定位目标实体的位置,并通过预训练架构传递信息,而且结合两个实体的相关编码。与SemEval-2010任务8关系抽取数据集上的SOTA方法相比,我们取得了显著的改进

    1. 引言

      关系分类的任务是预测名词对之间的语义关系。给定一个文本序列(通常是一个句子)s和一对名词 e 1 e_1 e1 e 2 e_2 e2,目标是识别 e 1 e_1 e1 e 2 e_2 e2之间的关系。关系分类是一个重要的NLP任务,通常作为各种NLP应用的中间步骤。下面示例就展示了名词对"kitchen"和"house"之间的"Component-Whole"关系:kitchen是house的一部分。

      深度神经网络也已经被应用在关系分类任务上( Socher et al., 2012; Zeng et al., 2014; Yu et al., 2014; dos Santos et al., 2015;Shen and Huang,2016;Lee et al.,2019)。但这些方法通常使用从词汇资源中获取的特征,如Word-Net或者NLP工具如依赖解析和NER。

      语言模型预训练在改善自然语言处理任务上已经显示出很好的效果。预训练模型BERT也有特别重要的影响。BERT已经被应用在多个NLP任务上,并且在7个任务上取得了SOTA结果。BERT所应用的任务都是能够被建模为典型的分类问题和序列标注问题。他也被应用在SQuAD问答问题上,该问题的目标是找出答案范围的起点和终点。

      据我们所知,BERT模型尚未应用在关系分类任务上,关系分类不仅依赖整个句子的信息,也依赖具体的目标实体的信息。在这篇文章里,我们将BERT模型应用在关系分类上。我们先在目标实体的位置前后插入特殊的标记(token),然后将文本输入BERT进行fine-tuning,以识别两个目标实体的位置并将信息传给BERT模型。然后,我们在BERT模型的输出embeddings中找到两个目标实体的位置。我们使用他们的embeddings和sentence编码(在BERT中设置的一个特色token的嵌入)作为多层神经网络分类的输入。通过这种方式,能捕获句子和两个目标实体的语义信息,以更好地适应关系分类任务。

      本文贡献如下:
    (1)提出一个创新性的方法:将实体级别的信息整合进预训练语言模型用于关系分类任务。
    (2)在关系分类任务上取得新的state-of-the-art

    2.相关的工作

      MVRNN模型(Socher el al.,2012)将递归神经网络应用于关系分类。它为解析树中的每个节点分配一个矩阵向量表示,并根据解析树的句法结构从下至上计算完整句子的表示形式。

      (Zeng et al.2014)通过结合词嵌入和位置特征作为输入,提出了一个CNN模型。然后将词法特征和CNN的输出连接到单个向量中,并将起输入softmax层进行预测。

      (Yu et al., 2014)提出了一种基于因子的组合嵌入模型(FCM),该模型用过依存树和命名实体从单词嵌入构建句子级和子结构嵌入。

      (Santos el al.,2015)通过使用名为CR-CNN的卷积神经网络进行排名来解决关系分类任务,他们的损失函数基于成对排名。

      在我们的工作中,充分利用预训练模型的优势进行关系分类,而不依赖CNN或者RNN结构。(Shen and Huang,2016)将CNN编码器与句子表示结合使用,该句子表示通过关注目标实体和句子中的单词之间的注意力对单词进行加权,以执行关系分类。

      (Wang et al.,2016)为了捕获异构上下文中的模式以对关系进行分类,提出了一种具有两层注意力级别的卷积神经网络体系结构。

      (Lee et al.,2019)开发了一个端到端的循环神经网络模型,该模型结合了实体感知的注意力机制和潜在的实体类型以进行关系分类。

      也有一些工作使用远程监督进行关系分类,如(Mintz et al., 2009; Hoffmann et al., 2011; Lin et al., 2016; Ji et al., 2017; Wu et al., 2019).使用常规数据和远程监督数据进行关系分类之间的差异在于:后者包含大量的噪声标签。在这篇论文中,我们仅关注常规的关系分类问题,没有噪声标签。

    3.方法

    3.1 预训练模型BERT

      预训练模型bert是一个多层双向Transformer 编码器。BERT的输入表示能够在一个token序列中表示单个文本或者一对文本。每个token的输入表示由相应的token、segment和位置编码向量的总和构成。
      "[CLS]“符号被添加到每个输入语句的开始作为第一个字符。Transformer输出的相对于第一个token的最终隐藏状态向量用于表示整个输入语句以进行分类任务。如果在一个任务中由两个语句,则”[SEP]"符号用于分隔两个语句。
      BERT使用以下预训练目标来预训练模型参数:the masked language model(MLM),它会从输入中随机掩盖一些token,并设置优化目标以根据其上下文预测被掩盖词的原始ID。不同于left-to-right语言模型预训练,MLM目标可以帮助状态输出同时利用左右上下文,从而允许预训练系统应用深度双向Transformer。除了MLM外,BERT也训练一个“NSP”任务。

    3.2 模型架构

    r-bert模型架构.png

      上图1为本文的方法结构。对于有两个目标实体 e 1 e_1 e1 e 2 e_2 e2的语句 s s s来说,为了让BERT模块能够获取两个实体的位置信息,在第一个位置实体的前后插入"$“符号,在第二个实体的前后插入”#“符号。每个句子开始也会添加”[CLS]"符号。举例说明,在插入一个特殊的分隔符后,一个拥有两个实体"kitchen"和"house"的语句将变成:\

    “[CLS] The $ kitchen $ is the last renovated part of the # house # . ”

      给定一个包含实体 e 1 e_1 e1 e 2 e_2 e2的语句 s s s,假设根据BERT获取它的最终隐藏状态为 H H H,假设实体 e 1 e_1 e1的隐藏向量为 H i H_i Hi H j H_j Hj,实体 e 2 e_2 e2的隐藏向量为 H k H_k Hk H m H_m Hm。我们对每个实体的所有向量进行求平均。然后再添加激活函数并添加一个全连接层。于是 e 1 e_1 e1 e 2 e_2 e2转换为 H 1 ′ H^{'}_1 H1,如下:

    H 1 ′ = W 1 [ t a n h ( 1 j − i + 1 ∑ t = i j H t ) ] + b 1 H^{'}_1=W_1[tanh(\frac{1}{j-i+1}\sum_{t=i}^jH_t)]+b_1 H1=W1[tanh(ji+11t=ijHt)]+b1

    H 2 ′ = W 2 [ t a n h ( 1 m − k + 1 ∑ t = k m H t ) ] + b 2 H^{'}_2=W_2[tanh(\frac{1}{m-k+1}\sum_{t=k}^mH_t)]+b_2 H2=W2[tanh(mk+11t=kmHt)]+b2

    其中, W 1 W_1 W1 W 2 W_2 W2共享参数, b 1 b_1 b1 b 2 b_2 b2共享参数,即 W 1 = W 2 , b 1 = b 2 W_1=W_2,b_1=b_2 W1=W2,b1=b2。对于第一个token([CLS])所表示的最终隐藏状态向量,也添加一个激活函数和全连接层。
    H 0 ′ = W 0 ( t a n h ( H 0 ) ) + b 0 H_0^{'}=W_0(tanh(H_0))+b_0 H0=W0(tanh(H0))+b0

    其中, W 0 ∈ R d × d , W 1 ∈ R d × d , W 2 ∈ R d × d W_0 \in R^{d \times d},W_1 \in R^{d \times d},W_2 \in R^{d \times d} W0Rd×d,W1Rd×d,W2Rd×d, d d d表示BERT的hidden_size.

      将 H 0 ′ , H 1 ′ , H 2 ′ H_0^{'},H_1^{'},H_2^{'} H0,H1,H2进行concatenate,然后添加全连接层和softmax层。

    h ′ ′ = W 3 [ c o n c a t ( H 0 ′ , H 1 ′ , H 2 ′ ) ] + b 3 p = s o f t m a x ( h ′ ′ ) h^{''}=W_3[concat(H_0^{'},H_1^{'},H_2^{'})]+b_3 p=softmax(h^{''}) h=W3[concat(H0,H1,H2)]+b3p=softmax(h)
    其中, W 3 ∈ R L × 3 d W_3 \in R^{L \times 3d} W3RL×3d, L L L为关系数量, p p p为概率输出, b 0 , b 1 , b 2 , b 3 b_0,b_1,b_2,b_3 b0,b1,b2,b3是偏置向量。
      使用交叉熵作为损失函数,在每个全连接层前应用dropout。我们称本文使用的方法为R-BERT。

    4.实验

    4.1 数据集和评估指标

      我们使用SemEval-2010 Task 8数据集进行实验,该数据集包含9个语义关系类型和1个人工关系类型"Other",该关系类型表示所有不属于那9个类型的关系。9个关系类型为:
    Cause-Effect, Component-Whole, Content-Container, Entity-Destination, Entity-Origin, Instrument-Agency, Member-Collection, Message-Topic and Product-Producer.
    该数据集有10717条样本,每个样本包含两个实体 e 1 e_1 e1 e 2 e_2 e2以及他们的关系类型。关系是有方向的,意味着Component-Whole ( e 1 , e 2 ) (e_1, e_2) (e1,e2)和 Component-Whole ( e 2 , e 1 ) (e_2, e_1) (e2,e1)是不同的。数据集划分为训练集8000和测试集2717。使用SemEval-2010 Task 8官方评分脚本进行评估。为9中关系类型计算宏平均F1分数,并且要考虑方向性。

    4.2 参数设置

    r-bert模型参数设置.png

    4.3 与其他方法的比较

    r-bert模型与其他方法的比较.png

    4.4 消融研究

    r-bert消融研究.png
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    在这里插入图片描述

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  • 关系模型、关系代数

    2021-05-18 14:49:51
    专门的关系操作:投影,选择,联接和自然联接,除。 二、传统的集合操作 并运算(Union): R U S 差运算(Difference): R - S 交运算(Intersection): R ∩ B 笛卡儿积(Cartesian Produ.
  • 关系的基本运算只要分为两类,第一类是传统的集合操作:并、交、差、笛卡尔积(乘法)、笛卡尔积的逆运算(除法)。...  引用上述的两个关系RS,则RnS为:  连接:  有两个关系R/S如下:  自然连接:
  • 精品文档....②通过公共域的等值进行连接,例1:一般情况下,当对关系RS进行自然连接时,要求R和S含有一个或者多个共有的 (属性)例2:有三个关系RS和T如下:由关系RS通过运算得到关系T,则所使用...
  • 计算机二级:关系代数运算计算机二级:关系代数运算 作者: 日期: 公共基础专题探究一一...通过公共域的等值进行连接, 例:般情况下,当对关系RS进行自然连接时,要求R和S含有一个 或者多个共有的(属性) 例2 :有三...
  • 11[单选题] 关系模型中,每一个二维表称为一个A.关系B....并参考答案:A参考解析:关系R和关系S有公共域,关系T是通过公共域的等值进行连接的结果,符合自然连接,选A。13[单选题] 下列叙述中...
  • 近日,DeepMind 基于 GQN 提出一种新模型,可以捕捉空间关系的语义(如 behind、left of 等),其中包含一个基于从场景文本描述来生成场景图像的新型多模态目标函数。结果表明,内部表征对意义不变的描述变换(释义...
  • 文章目录关系数据库关系操作基本关系操作关系数据库语言的分类关系模型的完整性实体完整性(Entity Integrity)参照完整性(Referential Integrity)用户定义完整性(User-defined Integrity)E-R图向关系模型的转换...
  • 基于已获得的序列和GenBank中下载的螺原体序列分别进行同源性比对,比对的结果分别利用PAUP软件和MrBayes软件提供的最大似然法和贝叶斯法进行系统发生关系分析.分析结果是:所有淡水甲壳动物螺原体菌株Spiroplasma eri...
  • 一、闭包求法 、 二、求闭包示例 ( 关系图角度 ) 、 三、求闭包示例 ( 关系矩阵角度 ) 、 四、闭包运算与关系性质 、 五、闭包复合运算 、
  • 用MapReduce实现关系自然连接

    千次阅读 2019-10-05 15:55:29
    转载于:https://www.cnblogs.com/fanweisheng/p/11262303.html
  • 数据库中自然连接内连接的区别

    千次阅读 2018-07-20 16:52:08
     它是从关系R与S的广义笛卡尔积中选取A,B属性值相等的那些元组 自然连接是一种特殊的等值连接,它要求两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组,并且结果中把重复的属性列去掉  等值连接表示为RA=BS,自然...
  • 论文笔记整理:申时荣,东南大学博士生。来源:ICML 2020链接:http://arxiv.org/abs/2007.02387一、介绍 本文研究了少样本关系提取,旨在通过训...
  • 关系代数sql语句

    万次阅读 多人点赞 2019-04-25 06:54:57
    关系代数定义: 关系代数是以关系为运算对象的一组高级运算的集合。关系代数的运算有集合运算(集合<表>集合<表>之间的运算)和关系运算(集合&... 并运算: R U S 差运算: R - S 交运算: R ∩ B ...
  • 关系模型之关系代数

    2020-12-15 21:35:34
    前情提要 再学习之前,为了使你有更深的理解,请回顾之前所学,我是这样对你说的,我也是这样做的,并且真的可以事半功倍。上节我们说了,关系模式由三部分组成,一是以表的形式组织数据...指两个关系RS在做某些关系
  • 目录前言关系代数选择语句投影语句连接语句除法(重要⚠)关系代数例题SQL视图模式匹配聚合,分组HAVING子查询SQL 例题 前言 关系代数通过符号化的语言,来描述数据库的行为关系,相当于简化版的 SQL。比如并,交...
  • 在上一部分中,我们介绍了基于规则法、概率统计法、神经网络法的完全句法分析方法(自然语言处理NLP(8)——句法分析b:完全句法分析)。 这一部分中,我们将介绍句法分析中的另外两种类型:局部句法分析、依存...
  • 1. 关系中的基本术语 (1)元组:也叫做记录,就是一行 (2)属性:就是列 ...(2)参照完整性:若属性F是基本关系R的歪吗,他基本关系S的主码KS相对应,则对于每隔元组F上的 值必须为以下值: 空...
  • 关系模式的分解范式

    万次阅读 多人点赞 2017-05-08 16:40:26
    1. 为什么要研究数据库关系模式的分解? 答:因为现有的模式可能会存在一些数据增删改的弊端,比如说:数据冗余太大,更新异常,插入异常,删除异常。...解释:分解之后,n个分解关系通过自然连接(自然

空空如也

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在关系r与关系s进行自然