实体关系模型

实体关系模型

科技名词定义

中文名称：实体关系模型

英文名称：entity relationship model

定义：该模型直接从现实世界中抽象出实体类型和实体间联系，然后用实体联系图(E-R示

数据模型，是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。应用学科：

实体关系模型（Entity Relationship Diagram）地理信息系统术语，该模型直接从现实世界中抽象出实体类型和实体间联系，然后用实体联系图（E-R图）表示数据模型，是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。

目录

什么是E-R图

E-R图的基本要素

E-R图（Entity Relationship Diagram）即实体联系图，也称实体关系图

什么是E-R图

E-R图即实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，是指提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。E-R方法:是“实体-联系方法”（Entity-Relationship Approach）的简称。它是描述现实世界概念结构模型的有效方法。

实体联系模型，实体关系模型或实体联系模式图(ERD)是由美籍华裔计算机科学家陈品山(Peter Chen)发明，是概念数据模型的高层描述所使用的数据模型或模式图，它为表述这种实体联系模式图形式的数据模型提供了图形符号。这种数据模型典型的用在信息系统设计的第一阶段；比如它们在需求分析阶段用来描述信息需求和/或要存储在数据库中的信息的类型。但是数据建模技术可以用来描述特定论域(就是感兴趣的区域)的任何本体(就是对使用的术语和它们的联系的概述和分类)。在基于数据库的信息系统设计的情况下，在后面的阶段(通常叫做逻辑设计)，概念模型要映射到逻辑模型如关系模型上；它依次要在物理设计期间映射到物理模型上。注意，有时这两个阶段被一起称为"物理设计"。

E-R模型图

E-R图的基本要素

通常，使用实体-联系图(entity-relationship diagram)来建立数据模型。可以把实体-联系图简称为ER图，相应地可把用ER图描绘的数据模型称为ER模型。ER图中包含了实体(即数据对象)、关系和属性等3种基本成分，通常用矩形框代表实体，用连接相关实体的菱形框表示关系，用椭圆形或圆角矩形表示实体(或关系)的属性，并用直线把实体(或关系)与其属性连接起来。例如，图1是某学校教学管理的ER图。人们通常就是用实体、联系和属性这3个概念来理解现实问题的，因此，ER模型比较接近人的习惯思维方式。此外，ER模型使用简单的图形符号表达系统分析员对问题域的理解，不熟悉计算机技术的用户也能理解它，因此，ER模型可以作为用户与分析员之间有效的交流工具。

实体型(Entity)：具有相同属性的实体具有相同的特征和性质，用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体;在E-R图中用矩形表示，矩形框内写明实体名；比如学生张三丰、学生李寻欢都是实体。如果是弱实体的话，在矩形外面再套实线矩形。

属性(Attribute)：实体所具有的某一特性，一个实体可由若干个属性来刻画。在E-R图中用椭圆形表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来；比如学生的姓名、学号、性别、都是属性。如果是多值属性的话，再椭圆形外面再套实线椭圆。如果是派生属性则用虚线椭圆表示。

联系(Relationship)：数据对象彼此之间相互连接的方式称为联系，也称为关系。联系可分为以下 3 种类型：(1) 一对一联系(1 ∶ 1) 例如，一个部门有一个经理，而每个经理只在一个部门任职，则部门与经理的联系是一对一的。(2) 一对多联系(1 ∶N) 。例如，某校教师与课程之间存在一对多的联系“教”，即每位教师可以教多门课程，但是每门课程只能由一位教师来教【见图1】。(3) 多对多联系(M ∶N) 例如，图1表示学生与课程间的联系(“学”)是多对多的，即一个学生可以学多门课程，而每门课程可以有多个学生来学。联系也可能有属性。例如，学生“学”某

门课程所取得的成绩，既不是学生的属性也不是课程的属性。由于“成绩”既依赖于某名特定的学生又依赖于某门特定的课程，所以它是学生与课程之间的联系“学”的属性.

实体

实体是现实中存在的对象，有具体的，也有抽象的；有物理上存在的，也有概念性的；例如，学生、课程，等等。它们的特征是可以互相区别，否则就会被认为是同一对象。凡是可以互相区别、又可以被人们识别的事、物、概念等统统可以被抽象为实体。数据流图中的数据存贮就是一种实体。实体可以分为独立实体和从属实体或弱实体，独立实体是不依赖于其它实体和联系而可以独立存在的实体，如图1.9中的“学生档案”、“课程档案”等等，独立实体常常被直接简称为实体；从属实体是这样一类实体，其存在依赖于其它实体和联系，在实体联系图中用带圆角的矩形框表示，例如图1.9中的“注册记录”是从属实体，它的存在依赖于实体“学生档案”和联系“注册”，“选课单”也是从属实体，它的存在依赖于实体“学生档案”、“课程档案”和联系“选课”。

联系

实体之间可能会有各种关系。例如，“学生”与“课程”之间有“选课”的关系。这种实体和实体之间的关系被抽象为联系。在实体联系图中，联系用联结有关实体的菱形框表示，如图1.9所示。联系可以是一对一(1:1)，一对多(1:N)或多对多(M:N)的，这一点在实体联系图中也应说明。例如在大学教务管理问题中，“学生”与“课程”是多对多的“选课”联系联系。

属性

实体一般具有若干特征，这些特征就称为实体的属性，例如图1.9中的实体“学生”，具有学号、姓名、性别、出生日期和系别等特征，这些就是它的属性。

联系也可以有属性，例如学生选修某门课程学期，它既不是学生的属性，也不是课程的属性，因为它依赖于某个特定的学生，又依赖于某门特定的课程，所以它是学生与课程之间的联系“选课”的属性。在图1.9中，联系“选课”的属性被概括在从属实体“选课单”中。联系具有属性这一概念对于理解数据的语义是非常重要的。

重要概念

主键

如果实体的某一属性或某几个属性组成的属性组的值能唯一地决定该实体其它所有属性的值，也就是能唯一地标识该实体，而其任何真子集无此性质，则这个属性或属性组称为实体键。如果一个实体有多个实体键存在，则可从其中选一个最常用到的作为实体的主键。例如实体“学生”的主键是学号，一个学生的学号确定了，那么他的姓名、性别、出生日期和系别等属性也就确定了。在实体联系图中，常在作为主键的属性或属性组与相应实体的联线上加一短垂线表示。

外键

如果实体的主键或属性（组）的取值依赖于其它实体的主键，那么该主键或属性（组）称为外键。例如，从属实体“注册记录”的主键“学号”的取值依赖于实体“学生”的主键“学号”，“选课单”的主键“学号”和“课程号”的取值依赖于实体“学生”的主键“学号”和实体“课程”的主

键“课程号”，这些主键和属性就是外键。

属性域

属性可以是单值的，也可以是多值的。例如一个人所获得的学位可能是多值的。当某个属性对某个实体不适应或属性值未知时，可用空缺符NULL表示。在画实体联系图时，为了使得图形更加清晰、易读易懂，可以将实体和实体的属性分开来画，并且对实体进行编号。允许包括其它组合属性意味着属性可以是一个层次结构，通讯地址就是一种具有层次结构的属性。

概念(ER)模型与关系模型设计作业整理

2015-2016第二学期 数据库 工业工程2014 作业整理 概念设计ER图到关系模型简约做法 一、为学生考勤建立数据库-----概念模型设计（ER图） 问题：由班长为班级的每门课程建立考勤 **自行完成关系模型 二、学生社团活动问题： 学生参与社团的资格审查和会员登记；会员参与活动记录。 **自行完成关系模型 概念设计ER图到关系模型完整做法 根据业务调查，设计数据库的概念模型（E-R图），并将E-R图转换为关系图。 一、关于运动比赛 1.1业务调查： *记录运动员的姓名性别所属队 *记录项目、比赛时间和比赛场地 *成绩统计 1.2找出业务发生过程中相互作用的实体：运动员、院系、项目 1.3将实体之间的作用关系转化为联系： 运动员属于院系 运动员参与项目 院系参与(团体)项目 1.4找出实体之间的作用（联系）发生时的数量关系是1:1、或者1:n还是n:m 1.5按照业务发生时的意义选择每个实体的属性： 运动员：学号、性别、姓名 院系：名称、编号 项目：编号、名称、时间、组别、场地 1.6找出联系的属性。如果实体之间发生作用时产生了不属于两个实体中的任何一个的数据，就应将其设为当前联系的属性。 个人参与：分组、成绩 团体参与：分组、成绩 1.7检查有没有重复的属性，如有则将多余的删除。 1.8模型检验：上述ER图所表达 *记录运动员的姓名性别所属队——可以满足 *记录项目、比赛时间和比赛场地——可以满足 *成绩统计——可以满足 1.9将E-R模型转换为关系模型 *首先将实体转换为关系 运动员（学号、性别、姓名，院系.编号） 院系（编号、名称） 项目（编号、名称、时间、组别、场地）

关系模型基本概念资料讲解

2.1.1 二维表格的基本术语 考核要求：达到“识记” 层次知识点：主要是一些基本概念 （1）二维表格在关系模型中，一张二维表格对应一个关系。 （2）元组（tuple）表中的一行（即一个记录），表示一个实体；关系是由元组组成的。 （3）关系：是一个元数为K（K>=1）的元组的集合。一张二维表格对应一个关系。 表中的一行称为关系的一个元组；表中的一列称为关系的一个属性。 在关系模型中，对关系作了下列规范性的限制：关系中每一个属性值都是不可分解的； 关系中不允许出现相同的元组（没有重复元组）； 不考虑元组间的顺序，即没有行序；在理论上，属性间的顺序（即列序）也是不存在的； 但在使用时按习惯考虑列的顺序。 （4）超键（Super Key）：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键； （5）候选键（Candidate Key）：不含有多余属性的超键称为候选键； （6）主键（Primary Key）：用户选作元组标识的一个候选键。 在以上概念中，主键一定可作候选键，候选键一定可作超键；反之，则不成立。 比如，在学生表中，如果有“学号”、“姓名”、“出生年月”等字段，其中学号是唯一的，那么（学号）属于超键，（学号，姓名）的组合也是超键。同时，（学号）是候选键，而（学号，姓名）由于含有多余属性，所以不是候选键。在这三个概念中，主键的概念最为重要，它是用户选作元组标识的一个关键字。如果一个关系中有两个或两个以上候选键， 用户就选其中之一作为主键。 2.1.2 关系模式、关系子模式和存储模式 考核要求：达到“识记” 层次知识点：三种模式的理解 （1）关系模式：关系模型的定义包括：模式名，属性名，值域名以及模式的主键。它仅仅是对数据特性的描述，不涉及到物理存储方面的描述。 （2）子模式：子模式是用户所用到的那部分数据的描述。除了指出用户数据外，还应 指出模式和子模式之间的对应性。 （3）存储模式：关系存储时的基本组织方式是文件，元组是文件中的记录。 几个模式的理解（教材30页的例子）：

实体关系自动抽取

第一届全国内容安全与信息检索学术会议
实体关系自动抽取
车万翔，刘挺，李生
（哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室，哈尔滨 150001）
摘
要：
实体关系抽取是信息抽取研究领域中的重要研究课题。本文使用两种基于特征向量的机器学习
算法，Winnow 和支持向量机（SVM） ，在 2004 年 ACE（Automatic Content Extraction）评测的训练数据上进 行实体关系抽取实验。两种算法都进行适当的特征选择，当选择每个实体的左右两个词为特征时，达到最好 的抽取效果，Winnow 和 SVM 算法的加权平均 F-Score 分别为 73.08%和 73.27%。可见在使用相同的特征向 量， 不同的学习算法进行实体关系的识别时， 最终性能差别不大。 因此使用自动的方法进行实体关系抽取时， 应当集中精力寻找好的特征。 关键词： 实体关系抽取；ACE 评测；特征选择；Winnow；SVM；
Automatic Entity Relation Extraction
Wanxiang Che, Ting Liu, Sheng Li
(Information Retrieval Laboratory, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001)
Abstract:
Entity Relation Extraction is an important research field in Information Extraction. Two kinds of machine
learning algorithms, Winnow and Support Vector Machine (SVM), were used to extract entity relation from the training data of ACE (Automatic Content Extraction) Evaluation 2004 automatically. Both of the algorithms need appropriate feature selection. When two words around an entity were selected, the performance of the both algorithms got the peak. The average weighted F-Score of Winnow and SVM algorithms were 73.08% and 73.27% separately. We can conclude that when the same feature vector is used, the performance of different machine learning algorithms gets little difference. So we should pay more attention to find better features when we use the automatic learning methods to extract the entity relation. key words: entity relation extraction; ACE Evaluation; feature selection; Winnow; SVM;
基金资助：本文受到国家自然科学基金（60203020）资助。 作者简介：车万翔（1980-） ，男，黑龙江人，博士生研究生 email:car@https://www.docsj.com/doc/3a17491051.html,

实体关系模型

实体关系模型 科技名词定义 中文名称：实体关系模型 英文名称：entity relationship model 定义：该模型直接从现实世界中抽象出实体类型和实体间联系，然后用实体联系图(E-R示 数据模型，是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。应用学科： 实体关系模型（Entity Relationship Diagram）地理信息系统术语，该模型直接从现实世界中抽象出实体类型和实体间联系，然后用实体联系图（E-R图）表示数据模型，是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。 目录 什么是E-R图 E-R图的基本要素 E-R图（Entity Relationship Diagram）即实体联系图，也称实体关系图 什么是E-R图 E-R图即实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，是指提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。E-R方法:是“实体-联系方法”（Entity-Relationship Approach）的简称。它是描述现实世界概念结构模型的有效方法。 实体联系模型，实体关系模型或实体联系模式图(ERD)是由美籍华裔计算机科学家陈品山(Peter Chen)发明，是概念数据模型的高层描述所使用的数据模型或模式图，它为表述这种实体联系模式图形式的数据模型提供了图形符号。这种数据模型典型的用在信息系统设计的第一阶段；比如它们在需求分析阶段用来描述信息需求和/或要存储在数据库中的信息的类型。但是数据建模技术可以用来描述特定论域(就是感兴趣的区域)的任何本体(就是对使用的术语和它们的联系的概述和分类)。在基于数据库的信息系统设计的情况下，在后面的阶段(通常叫做逻辑设计)，概念模型要映射到逻辑模型如关系模型上；它依次要在物理设计期间映射到物理模型上。注意，有时这两个阶段被一起称为"物理设计"。

关系模型基本概念

关系模型基本概念 Prepared on 24 November 2020

2.1.1 二维表格的基本术语 考核要求：达到“识记” 层次知识点：主要是一些基本概念 （1）二维表格在关系模型中，一张二维表格对应一个关系。 （2）元组（tuple）表中的一行（即一个记录），表示一个实体；关系是 由元组组成的。 （3）关系：是一个元数为K（K>=1）的元组的集合。一张二维表格对应一个关系。表中的一行称为关系的一个元组；表中的一列称为关系的一个属 性。 在关系模型中，对关系作了下列规范性的限制：关系中每一个属性值都是 不可分解的； 关系中不允许出现相同的元组（没有重复元组）； 不考虑元组间的顺序，即没有行序；在理论上，属性间的顺序（即列序） 也是不存在的； 但在使用时按习惯考虑列的顺序。 （4）超键（Super Key）：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模 式的超键； （5）候选键（Candidate Key）：不含有多余属性的超键称为候选键； （6）主键（Primary Key）：用户选作元组标识的一个候选键。

在以上概念中，主键一定可作候选键，候选键一定可作超键；反之，则不 成立。 比如，在学生表中，如果有“学号”、“姓名”、“出生年月”等字段，其中学号是唯一的，那么（学号）属于超键，（学号，姓名）的组合也是超键。同时，（学号）是候选键，而（学号，姓名）由于含有多余属性，所以不是候选键。在这三个概念中，主键的概念最为重要，它是用户选作元组标识的一个关键字。如果一个关系中有两个或两个以上候选键，用户就选其中之一作为主 键。 2.1.2 关系模式、关系子模式和存储模式 考核要求：达到“识记” 层次知识点：三种模式的理解 （1）关系模式：关系模型的定义包括：模式名，属性名，值域名以及模式的主键。它仅仅是对数据特性的描述，不涉及到物理存储方面的描述。 （2）子模式：子模式是用户所用到的那部分数据的描述。除了指出用户数据外，还应指出模式和子模式之间的对应性。 （3）存储模式：关系存储时的基本组织方式是文件，元组是文件中的记 录。 几个模式的理解（30页的例子）： 在教学模型中，有实体类型“学生”，其属性有学号S#、SNAME、AGE、SEX分别表示学生的学号、姓名、年龄、性别；实体类型“课程”的属性C#、

基于 Deep Belief+Nets+的中文名实体关系抽取

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.docsj.com/doc/3a17491051.html, Journal of Software,2012,23(10):2572?2585 [doi: 10.3724/SP.J.1001.2012.04181] https://www.docsj.com/doc/3a17491051.html, +86-10-62562563 ?中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax: ? 基于Deep Belief Nets的中文名实体关系抽取 陈宇, 郑德权+, 赵铁军 (哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001) Chinese Relation Extraction Based on Deep Belief Nets CHEN Yu, ZHENG De-Quan+, ZHAO Tie-Jun (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: E-mail: dqzheng@https://www.docsj.com/doc/3a17491051.html,, https://www.docsj.com/doc/3a17491051.html, Chen Y, Zheng DQ, Zhao TJ. Chinese relation extraction based on Deep Belief Nets. Journal of Software, 2012,23(10):2572?2585 (in Chinese). https://www.docsj.com/doc/3a17491051.html,/1000-9825/4181.htm Abstract: Relation extraction is a fundamental task in information extraction, which is to identify the semantic relationships between two entities in the text. In this paper, deep belief nets (DBN), which is a classifier of a combination of several unsupervised learning networks, named RBM (restricted Boltzmann machine) and a supervised learning network named BP (back-propagation), is presented to detect and classify the relationships among Chinese name entities. The RBM layers maintain as much information as possible when feature vectors are transferred to next layer. The BP layer is trained to classify the features generated by the last RBM layer. The experiments are conducted on the Automatic Content Extraction 2004 dataset. This paper proves that a character-based feature is more suitable for Chinese relation extraction than a word-based feature. In addition, the paper also performs a set of experiments to assess the Chinese relation extraction on different assumptions of an entity categorization feature. These experiments showed the comparison among models with correct entity types and imperfect entity type classified by DBN and without entity type. The results show that DBN is a successful approach in the high-dimensional-feature-space information extraction task. It outperforms state-of-the-art learning models such as SVM and back-propagation networks. Key words: DBN (deep belief nets); neural network; relation extraction; deep architecture network; character-based feature 摘要: 关系抽取是信息抽取的一项子任务,用以识别文本中实体之间的语义关系.提出一种利用DBN(deep belief nets)模型进行基于特征的实体关系抽取方法,该模型是由多层无监督的RBM(restricted Boltzmann machine)网 络和一层有监督的BP(back-propagation)网络组成的神经网络分类器. RBM网络以确保特征向量映射达到最优,最 后一层BP网络分类RBM网络的输出特征向量,从而训练实体关系分类器.在ACE04语料上进行的相关测试,一方 面证明了字特征比词特征更适用于中文关系抽取任务;另一方面设计了3组不同的实验,分别使用正确的实体类别 信息、通过实体类型分类器得到实体类型信息和不使用实体类型信息,用以比较实体类型信息对关系抽取效果的影 响.实验结果表明,DBN非常适用于基于高维空间特征的信息抽取任务,获得的效果比SVM和反向传播网络更好. 关键词: DBN(deep belief nets);神经网络;关系抽取;深层网络;字特征 ?基金项目: 国家自然科学基金(61073130); 国家高技术研究发展计划(863)(2011AA01A207) 收稿时间:2011-06-16; 修改时间: 2011-08-09; 定稿时间: 2012-01-16

试述数据模型的概念

试述数据模型的概念，数据模型的作用和数据模型的三个要素: 答案： 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS 无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。 2、逻辑数据模型（Logixal Data Model）:这是用户从数据库所看到的数据模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向拥护，又要面向系统。 3、物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在储存介质上的组织结构的数据模型，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素： 一般而言，数据模型是严格定义的一组概念的集合，这些概念精确地描述了系统的静态特征（数据结构）、动态特征（数据操作）和完整性约束条件，这就是数据模型的三要素。 1。数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成成分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是对系统静态特征的描述，包括两个方面： （1）数据本身：类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 （2）数据之间的联系：数据之间是如何相互关联的，例如关系模型中的主码、外码联系等。 2 。数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合，主要指检索和更新（插入、删除、修改）两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特性的描述。 3 。数据完整性约束 数据完整性约束是一组完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满足的条件，以保证数据的正确性、有效性和相容性。

第二讲 关系模型

第二讲 关系模型 第二讲 关系模型

主要内容
?关系模型的数据结构 ?关系的定义与性质 ?关系数据库的基本概念 ?关系代数 ?关系演算
第二讲 关系模型

关系模型的数据结构
关系数据结构非常简单，在关系数据模型
中，现实世界中的实体及实体与实体之间的联
系均用关系来表示。关系模型的本质是用二维
表来表示实体与实体之间联系。
每个关系有一个关系模式，由一个关系名
和其所有属性名构成，如：R(A1,A2,…,An)，
称为关系的内涵。具体关系是关系模式的值和
实例。
第二讲 关系模型

关系的形式化定义
? 关系的非形式化定义：在关系模型中，数据 是以二维表的形式存在的，该二维表称为关 系。
z 关系理论以集合代数理论为基础，可以用 集合代数给出关系的形式化定义。
第二讲 关系模型

关系的形式化定义基础
? 域：一组具有相同数据类型的值的集合，又 称为值域（用D表示）。
域中包含的值的个数称为域的基数。
关系中用域表示属性的取值范围。例如：
D1={李力，王平，刘伟}
m1=3
D2={男，女}
m2=2
D3={47,28,30}
m3=3
其中，D1，D2，D3为域名，分别表示教师关
系中姓名、性别、年龄的集合。
第二讲 关系模型

关系的形式化定义基础
笛卡尔积(Cartesian Product) ? 给定一组域D1，D2，…，Dn（它们可以包含相同的元
素，即可以完全不同，也可以部分或全部相同）。D1， D2，…，Dn的笛卡尔积为D1×D2×……×Dn={（d1， d2，…，dn）|di∈Di，i=1，2，…，n}。 ? 笛卡尔积也是一个集合。
z 分量： 元素中的每一个di叫做一个分量(Component)，来 自相应的域（di∈Di）
z 元组： 每一个元素（d1，d2，d3，…，dn）叫做一个n 元组（n-tuple），简称元组（Tuple）。但元组不是di的 集合，元组的每个分量（di）是按序排列的。
第二讲 关系模型

基于依存句法的实体关系抽取

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/3a17491051.html, 基于依存句法的实体关系抽取 作者：周亮俊 来源：《电子技术与软件工程》2016年第24期 本文首先介绍了自然语言处理的概念，并给出了自然语言处理模型，与此同时，分析了依存句法的有关问题，包括其公理以及具体分析方法等，最后阐述了基于依存句法的实体关系抽取过程。 【关键词】计算机自然语言处理依存语法实体关系抽取 计算机技术与人工智能的结合，形成了自然语言处理，使得人与计算机的结合更加紧密，依存句法能够实现对实体关系的抽取和对自然语言的分析，进而使自然语言处理成为可能，这对于信息抽取效率的提高以及人与计算机之间联系的加强意义重大。 1 自然语言处理 1.1 自然语言处理的概念 自然语言处理，是计算机领域的一种技术，是计算机技术发展到一定阶段，与人工智能逐渐结合的产物。自然语言即人类的常用语言，自然语言处理的意义在于，对上述语言进行处理，使其能够被计算机所识别，进而将其应用于计算机软件系统当中，使软件的研发以及修改等得以实现的一种技术。鉴于语言本身存在复杂性的特点，因此自然语言处理的实现也十分复杂，建立相应的计算模型，是使处理过程能够有效实现的基础。 1.2 自然语言处理模型 自然语言处理模型由自然语言（N）、问题（P）、模型（M）、算法（ A）、输入集（I）与输出集（O）几种因素组成。自然语言属于人类的语言，计算机作为机器，不能够对其进行识别，将其转换为问题，能够使其与计算机的识别要求相适应，与此同时，使其以模型的方式体现，可以使自然语言处理得以实现。在充分考虑输入集的前提下，应用相应的算法，将其与在问题的基础上所得到的模型相结合，能够产生输出集，最终完成自然语言处理过程。 2 依存句法 依存句法的应用，是实现自然语言处理的基础。在依存句法的基础上，自然语言能够以依存树等形式存在，为语言的处理提供了便利条件。 2.1 依存句法公理 依存句法的公理主要包括以下几方面内容：

基于NLP的企业供应关系自动抽取研究

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(12), 1823-1832 Published Online December 2018 in Hans. https://www.docsj.com/doc/3a17491051.html,/journal/csa https://https://www.docsj.com/doc/3a17491051.html,/10.12677/csa.2018.812202 Research on Automatic Extraction of Enterprise Supply Relationship Based on NLP Chuanlong Yang, Jinlong Wang School of Information and Control Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao Shandong, Received: Nov. 29th, 2018; accepted: Dec. 10th, 2018; published: Dec. 17th, 2018 Abstract A good supply chain is indispensable for enterprises to improve competitiveness. For a supply chain, the most important part is the supply relationship between enterprises. Existing methods of extracting corporate entity relationship did not consider the role of corporate entity in the supply relationship. Therefore, these methods are not suitable for extracting enterprise supply relation-ship. To solve this problem, a library of relation word is constructed by combining manual con-struction with automatic construction. The relation word is used to judge the theme of the text, and the nearest syntactic dependent verbs are used to judge the semantic relationship between entities. Experiments on the annual report of listed companies have met the expected require-ment. Keywords Supply Relationship, Entity-Relationship Recognition, Information Extraction 基于NLP的企业供应关系自动抽取研究 杨传龙，王金龙 青岛理工大学信息与控制工程学院，山东青岛 收稿日期：2018年11月29日；录用日期：2018年12月10日；发布日期：2018年12月17日 摘要 供应链对企业竞争力具有巨大意义，而供应链中最重要的部分就是企业供应关系，现有的公司实体关系

答案.数据库基础概念答案

数据库的基本概念 1、用二维表结构表达实体集的模型是（ D ）。 A、概念模型 B、层次模型 C、网状模型 D、关系模型 2、DB、DBMS和DBS三者之间的关系是（ B ）。 A、DB包括DBMS和DBS B、DBS包括DB和DBMS C、DBMS包括DB和DBS D、不能相互包括 3、模式的逻辑子集通常称为（ C ）。 A、存储模式 B、内模式 C、外模式 D、模式 4、DBMS的含义是（ B ）。 A、数据库系统 B、数据库管理系统 C、数据库管理员 D、数据库 5、在关系模型中，为了实现“关系中不允许出现相同元组”的约束应使用（ B ）。 A、临时关键字 B、主关键字 C、外部关键字 D、索引关键字 6、数据库中，实体是指（ C ）。 A、事物的某一特征 B、事物的具体描述 C、客观存在的事物 D、某一具体事件 7、数据库与数据库系统之间的关系是（ A ）。 A、后者包含前者 B、前者包含后者

C、互不相干 D、同一东西的不同称呼 8. 数据库系统实现数据独立性是因为采用了（ A ）。 A．三级模式结构 B．层次模型 C．网状模型 D．关系模型 9.一个关系只有一个（D ）。 A. 候选码 B.外码 C. 新码 D.主码 10．设一个仓库存放多种商品，同一种商品只能存放在一个仓库中，仓库与商品是(B )。 A．一对一的联系 B．一对多的联系 C．多对一的联系D．多对多的联系 11. 在数据库系统中，下面关于层次模型的说法正确的是（ D ）。A．有多个根结点 B．有两个根结点C．根结点以外的其它结点有多个双亲 D．根结点以外的其它结点有且仅有一个双亲 12. 规范化的关系模式中，所有属性都必须是（ C ）。 A．相互关联的 B．互不相关的 C．不可分解的 D．长度可变的 13. 视图是从一个或多个基本表（视图）导出的表，它相当于三级模式结构中的（）。 A．外模式B．模式C．内模式D．存储模式

2.2~2.6ER模型的基本概念

数据库系统原理 2.2ER模型的基本概念 ER模型由Peter Chen 于1976年在命题为“实体联系模型：将来的数据视图”论文中提出。 2.2.1ER模型的基本元素 1实体定义： ·实体：是一个数据对象，指应用中可以区别的客观存在的实物。 ·实体集：是指同一类实体构成的集合。 ·实体类型：是对实体集中实体的定义。 ER模型中提到的实体往往是指实体集。 实体用方框表示，方框内注明实体的命名。 2联系定义： 实体不是孤立的，实体之间是有联系的。 ·联系：表示一个或者多个实体之间的关联关系。 ·联系集：是指同一类联系构成的集合。 ·联系类型：是对联系集中联系的定义。 联系是实体之间的一种行为。 联系用菱形框表示，并用线段将其与相关的实体连接起来。 3属性定义： 属性：实体的某一特性成为属性，能够唯一表示实体的属性或属性集称为“实体标识符”。一个实体只有一个标识符，没有候选标识符的概念。实体标识符有事也成为实体的主键。属性用椭圆形框表示，加下划线的属性为标识符。 属性域是属性的可能取值范围，也成为属性的值域。 2.2.2属性的分类 1简单属性和符合属性： （1）简单属性个是不可再分割的属性，符合属性是可在费解为其他属性的属性。 2单值属性和多值属性： （1）单值属性指的是同一实体的属性只能取一个值，多值属性指同意实体的某些属性可能取多个值 缺点：如果太过简单的表示多值属性，会产生大量的数据冗余，造成数据库潜在的数据异常、数据不一致性和完整性的缺陷。 调整方式：修改原来的ER模型，对多值属性进行变换。有以下两种方法： 1）将原来的多值属性用几个新的单值属性来表示。 2）将原来的多值属性用一个新的实体类型表示：这个新实体以来于原实体而存在，我们称之为弱实体。 3存储属性和派生属性： （1）派生属性：两个或两个以上的属性值是相关的，可以从其他熟悉吸纳个只推导出值的属性，称为派生属性。 （2）储存属性：派生属性的值不必存储在数据库内，而其他需要存储值的属性称为储存属性。 4允许为空值的属性：当实体的某个属性上没有值时应使用空值（Null value），Null还可以用于值未知的时候，未知的值可能是缺失的，或者不知道的。 在数据库中，空值是很难处理的一种值。 2.2.3联系的设计 1.联系的元数：

ER模型的基本概念

数据库系统原理 模型的基本概念 ER模型由Peter Chen 于1976年在命题为“实体联系模型：将来的数据视图”论文中提出。模型的基本元素 1实体定义： ·实体：是一个数据对象，指应用中可以区别的客观存在的实物。 ·实体集：是指同一类实体构成的集合。 ·实体类型：是对实体集中实体的定义。 ER模型中提到的实体往往是指实体集。 实体用方框表示，方框内注明实体的命名。 2联系定义： 实体不是孤立的，实体之间是有联系的。 ·联系：表示一个或者多个实体之间的关联关系。 ·联系集：是指同一类联系构成的集合。 ·联系类型：是对联系集中联系的定义。 联系是实体之间的一种行为。 联系用菱形框表示，并用线段将其与相关的实体连接起来。 3属性定义： 属性：实体的某一特性成为属性，能够唯一表示实体的属性或属性集称为“实体标识符”。一个实体只有一个标识符，没有候选标识符的概念。实体标识符有事也成为实体的主键。属性用椭圆形框表示，加下划线的属性为标识符。 属性域是属性的可能取值范围，也成为属性的值域。 属性的分类 1简单属性和符合属性： （1）简单属性个是不可再分割的属性，符合属性是可在费解为其他属性的属性。 2单值属性和多值属性： （1）单值属性指的是同一实体的属性只能取一个值，多值属性指同意实体的某些属性可

能取多个值 缺点：如果太过简单的表示多值属性，会产生大量的数据冗余，造成数据库潜在的数据异常、数据不一致性和完整性的缺陷。 调整方式：修改原来的ER模型，对多值属性进行变换。有以下两种方法： 1）将原来的多值属性用几个新的单值属性来表示。 2）将原来的多值属性用一个新的实体类型表示：这个新实体以来于原实体而存在，我们称之为弱实体。 3存储属性和派生属性： （1）派生属性：两个或两个以上的属性值是相关的，可以从其他熟悉吸纳个只推导出值的属性，称为派生属性。 （2）储存属性：派生属性的值不必存储在数据库内，而其他需要存储值的属性称为储存属性。 4允许为空值的属性：当实体的某个属性上没有值时应使用空值（Null value），Null还可以用于值未知的时候，未知的值可能是缺失的，或者不知道的。 在数据库中，空值是很难处理的一种值。 联系的设计 1.联系的元数： 定义：一个联系涉及到的实体集个数，成为该联系的元数或度数。 ·同一实体集内部的实体之间的联系，称为一元联系，也称为递归联系。 ·两个不同的实体集、实体之间的联系，称为二元联系。 ·三个不同实体集实体之间的联系，称为三元联系。以此类推 2联系类型约束： （1）基数约束： 定义：实体集E1和E2之间有二元联系，则参与一个联系中的实体数目称为映射 基数。 二元联系有 1:1 1:N N:M 在具体实现时，有事我们对映射基数还要做出更精确的描述，即对参与联系的实

SQL关系模型的基本概念

关系模型的基本概念 关系模型创始人：IBM的E.F.Codd，1970年。 目前所有厂商推出的DBMS都支持RDB，非关系系统的产品也都加上了关系接口，数据库领域当前的研究工作也都是以关系方法为基础。 2.1.1关系模型的结构、操作和完整性约束的基本概念 （1）关系模型的数据结构 关系模型是建立在严格的数学概念的基础上的。关系模型中数据的逻辑模型是一张二维表，它由行和列组成。在关系模型中，实体以及实体间的联系都是用关系来表示。 必须满足一定的规范条件，其中最基本的一条就是，关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项，也就是不允许表中还有表。 （2）关系模型的存储结构 在关系模型中，实体及实体间的联系都用“表”来表示。在数据库的物理组织中，“表”以“文件”形式存储。 （3）关系模型的操作 关系模型的操作主要包括查找、插入、删除和修改数据。关系模型中的数据操作是集合操作，操作对象和操作结果都是关系，即若干元组的集合。 （4）关系模型的完整性约束 关系模型的操作必须满足关系的完整性约束条件。关系的完整性约束条件包括3大类：实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。 2.1.2关系模型的基本术语 （1）关系与二维表 表2-1是一张学生登记表，这是一张二维表。 可用图2-1的表格表示。 二维表的术语关系模型的术语数据库的术语 列←---------→属性←-----------→字段 ←-----→关系模式←-------→记录类型 1 ←-----→元组1 ←-------→记录1 2 文件元组2 关系(实例) 记录2 文件 3 ←-----→元组3 ←-------→记录3 列值←-------→属性值←----------→字段值 图2-1 二维表、关系模型及数据库的对应术语 在关系模型中，关系(Relation)就是一个二维表。 表中的列称为属性(Attribute)。属性具有型和值两层含义：属性的型指属性名和属性取值域；属性值指属性具体的取值。同一关系中的属性名(即列名)不能相同。属性用于表示实体的特征，一个关系中往往有多个属性。例如表2-1中有4个属性，分别为学号、姓名、性

关系模型基本概念

2.1.1二维表格的基本术语 考核要求：达到“识记” 层次知识点：主要是一些基本概念 （1）二维表格在关系模型中，一张二维表格对应一个关系。 （2）元组（tuple）表中的一行（即一个记录），表示一个实体；关系是由元组组成的。 （3）关系：是一个元数为K（K>=1）的元组的集合。一张二维表格对应一个关系。 表中的一行称为关系的一个元组；表中的一列称为关系的一个属性。 在关系模型中，对关系作了下列规范性的限制：关系中每一个属性值都是不可分解的； 关系中不允许出现相同的元组（没有重复元组）； 不考虑元组间的顺序，即没有行序；在理论上，属性间的顺序（即列序）也是不存在的； 但在使用时按习惯考虑列的顺序。 （4）超键（SuperKey）：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键； （5）候选键（CandidateKey）：不含有多余属性的超键称为候选键； （6）主键（PrimaryKey）：用户选作元组标识的一个候选键。 在以上概念中，主键一定可作候选键，候选键一定可作超键；反之，则不成立。 比如，在学生表中，如果有“学号”、“姓名”、“出生年月”等字段，其中学号是唯一的，那么（学号）属于超键，（学号，姓名）的组合也是超键。同时，（学号）是候选键，而 （学号，姓名）由于含有多余属性，所以不是候选键。在这三个概念中，主键的概念最为 重要，它是用户选作元组标识的一个关键字。如果一个关系中有两个或两个以上候选键， 用户就选其中之一作为主键。 2.1.2关系模式、关系子模式和存储模式 考核要求：达到“识记” 层次知识点：三种模式的理解 （1）关系模式：关系模型的定义包括：模式名，属性名，值域名以及模式的主 键。它仅仅是对数据特性的描述，不涉及到物理存储方面的描述。 （2）子模式：子模式是用户所用到的那部分数据的描述。除了指出用户数据外， 还应指出模式和子模式之间的对应性。 （3）存储模式：关系存储时的基本组织方式是文件，元组是文件中的记录。 几个模式的理解（教材30页的例子）：