基于子树特征的中文实体关系抽取
第十一章医疗器械
第十一章医疗器械、保健食品和化妆品的管理 一、医疗器械管理的基本要求（一）医疗器械的界定与分类 1.医疗器械：是指直接或者间接用于人体的仪器、设备、器具、体外诊断试剂及校准物、材料以及其他类似或者相关的物品。 2.体外诊断试剂的注册管理分为两类： （1）用于血源筛查和采用放射性核素标记的体外诊断试剂按照药品进行管理； （2）其他体外诊断试剂均按照医疗器械进行管理。 3.医疗器械的分类 （1）国家对医疗器械按照风险程度实行“分类管理”。 （2）评价医疗器械风险程度：应当考虑医疗器械的“预期目的、结构特征、使用方法”等因素。 （3）具体分类如下： （二）产品注册与备案管理 1.第一类医疗器械实行“备案管理”。 2.第二类、第三类医疗器械实行“注册管理”。 3.备案注册申请 （三）医疗器械注册证格式与备案凭证格式 1.医疗器械注册证格式由“食药监总局”统一制定。 2.（二类、三类）注册证编号的编排方式为：×1械注×2××××3 ×4××5××××6。 其中：×l为注册审批部门所在地的简称： 127 境内第三类医疗器械、进口第二类、第三类医疗器械为“国”字；境内第二类医疗器械为注册审批部
门所在地省、自治区、直辖市简称； ×2为注册形式： “准”字适用于境内医疗器械；“进”字适用于进口医疗器械；“许”字适用于香港、澳门、台湾地区的医疗器械 ××××3为首次注册年份； ×4为产品管理类别； ××5为产品分类编码； ××××6为首次注册流水号。 提示：延续注册的，××××3和××××6数字不变。产品管理类别调整的，应当重新编号。 示例：（三类）注册证编号〔国械注准20143220001〕 3.（一类）医疗器械备案凭证编号的编排方式为：×1械备××××2××××3号。 其中：×1为备案部门所在地的简称： 进口第一类医疗器械为“国”字；境内第一类医疗器械为备案部门所在地省、自治区、直辖市简称加所在地设区的市级行政区域的简称（无相应设区的市级行政区域时，仅为省、自治区、直辖市的简称）； ××××2为备案年份； ××××3为备案流水号。 示例：（一类）备案凭证编号〔国械备20150223〕 （四）医疗器械说明书和标签内容规定 1.医疗器械应当有“说明书、标签”。 【小贴士】说明书、标签的内容应当与经注册或者备案的相关内容一致。 2.医疗器械的产品名称应当使用“通用名称”。 【小贴士】通用名称应当符合“食药监总局”制定的医疗器械命名规则。 3.医疗器械的说明书、标签应当标明下列事项： （1）通用名称、型号、规格； （2）生产企业的名称和住所、生产地址及联系方式； （3）产品技术要求的编号； （4）生产日期和使用期限或者失效日期； （5）产品性能、主要结构、适用范围； （6）禁忌症、注意事项以及其他需要警示或者提示的内容； （7）安装和使用说明或者图示； （8）维护和保养方法，特殊储存条件、方法等。 【小贴士1】第二类、第三类医疗器械还应当标明医疗器械注册证编号和医疗器械注册人的名称、地址及联系方式。 【小贴士2】由消费者个人自行使用的医疗器械还应当具有安全使用的特别说明。 4.医疗器械说明书和标签文字内容应当使用中文，中文的使用应当符合国家通用的语言文字规范。 【小贴士】医疗器械说明书和标签可以附加其他文种，但应当以“中文表述”为准。 5.医疗器械说明书和标签不得有下列内容： （1）含有“疗效最佳”、“保证治愈”、“包治”、“完全无毒副作用”等表示功效的断言或者保证的； （2）含有“最高技术”、“最科学”等绝对化语言和表示的； （3）说明治愈率或者有效率的； （4）与其他企业产品的功效和安全性相比较的 128 （5）含有“保险公司保险”、“无效退款”等承诺性语言的； （6）利用任何单位或者个人的名义、形象作证明或者推荐的；
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）
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.wendangku.net/doc/9b18597279.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"。
基于知网的中文信息结构抽取
基于《知网》的中文信息结构抽取1 董强郝长伶董振东 中国科学院计算机语言信息工程研究中心北京 100083 E-mail: support@https://www.wendangku.net/doc/9b18597279.html, HowNet-Based Extraction of Chinese Message Structures Qiang Dong Changling Hao Zhendong Dong Research Center of Computer & Language Information Engineering, CAS, Beijing, 100083 E-mail: support@https://www.wendangku.net/doc/9b18597279.html, Abstract: The Chinese message structure is composed of several Chinese fragments which may be characters words or phrases. Every message structure carries certain information. We have developed a HowNet-based extractor that can extract Chinese message structures from a real text and serves as an interactive tool for building large-scale bank of Chinese message structures. The system utilizes the HowNet Knowledge System as its basic resources. It is an integrated system of rule-based analyzer, statistics based on the examples and the analogy given by HowNet-based concept similarity calculator. Keyword: Chinese message structure; Knowledge Database Mark-up Language (KDML); parsing; chunk; 1 引言 近年来，语块分析（chunk parsing ）或被称为浅层句法分析（shallow parsing）或部分句法分析（partial parsing）等语言处理方法成为语言技术研究的一个热点。其中印欧语言在这方面的研究已经取得了一定的成果，但是对于中文的语块分析则相对落后。其中主要的原因在于：相对于印欧语言，中文没有那么丰富的形态变化，中文的词类与句法功能不是一一对应的，中文的词、短语、句子之间的界限是模糊的。除此而外，甚至可能是更重要的原因在于：中文的结构更加依赖于语义的制约。 本文提出中文信息结构这样的概念，并据此构建了基于知网的中文信息结构抽取器。该抽取器从中文的语义出发，以知网知识系统作为其基础资源。中文信息结构抽取器的功能主要包括两个方面：（1）构建、管理和维护《知网-中文信息结构库》的数据；（2）是分析并抽取真实文本中的中文信息结构。其技术关键是：第一，它对于中文的词、词组、短语进行一体化的处理；第二，它主要是基于语义的。第三，它是基于规则匹配和基于大规模实例库及相似度比较的结合。中文信息结构抽取器利用已有的中文信息结构的模式与实例编写规则，再利用这些规则到真实的文本中抽取所需的中文信息结构来构建更大规模的中文信息结构库。 2 中文信息结构 信息结构（message structure）是由两个或两个以上的字、词或短语构成，句法和语义合理，并传达了特定信息的结构。该结构内不含有介词、助词、连词、标点。该结构内部允许呈递归形态。信息结构是信息理解（message understanding）的基础。信息结构是依赖于特定语言的，不同的语言可以表达相同的信息，但有着不同的信息结构。试以"通缉犯"这样一个词语为例。其中有两个基本单元“通缉”和“犯”，“通缉”为动词，“犯”为名词，因此从句法结构看是V＋N 的定中结构；从语 1基金项目：国家自然科学基金项目60372064；国家语言文字应用“十五”项目YB105-50
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.wendangku.net/doc/9b18597279.html, Journal of Software,2012,23(10):2572?2585 [doi: 10.3724/SP.J.1001.2012.04181] https://www.wendangku.net/doc/9b18597279.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.wendangku.net/doc/9b18597279.html,, https://www.wendangku.net/doc/9b18597279.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.wendangku.net/doc/9b18597279.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
中文问答系统答案抽取的研究
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/9b18597279.html, 中文问答系统答案抽取的研究 作者：何鹍叶昕李巍黄波 来源：《商情》2010年第28期 [摘要]中文问答系统是随着互联网的迅速发展和普及而产生的一项新的应用研究。针对传统搜索引擎存在的诸多弊端,问答系统要求用户以自然语言的形式进行提问,并将精确的答案快速地返回给用户,而不是包含大量无关信息的文档和网页。问答系统包含三个核心模块:问题分析、信息检索和答案抽取,作为问答系统中的一个核心模块,答案抽取模块性能的优劣直接影响着整个问答系统的性能,所以本文将对答案抽取进行重点研究。 [关键词]问答系统答案抽取依存树语义匹配 1 引言 随着互联网的迅速发展和广泛普及,互联网上的信息越来越丰富,人们足不出户就能利用互联网得到自己所需要的各种信息,而搜索引擎便是人们快速获取信息和资源的重要手段之一。 例如Google、百度等搜索引擎都能帮助人们快速地找到所需要的相关信息,用户只需要输入一些关键词的组合,它们就会马上返回大量的文档和网页,提供给用户所需要的相关信息。 但传统的搜索引擎也存在着诸多弊端。首先,它主要采用基于关键词的查询,通过关键词的逻辑组合来表明用户的查询意图,但是人类的查询意图一般是难以理解的,不可能通过几个关键词的简单组合就能表达出来,因此如果没有将用户的查询意图明确表达清楚,搜索引擎肯定不会返回令用户满意的答案;其次,对于用户的某一次查询,传统的搜索引擎返回大量与问题相关的信息,这给用户想要快速准确地获得所需要的信息带来了极大的困难。例如,用户在搜索引擎上输入几个关键词,它有可能返回很多所谓的相关文档和网页,这样用户将浪费大量的时间在这些文档和网页中查找自己所需要的信息;再次,基于关键词的匹配算法虽然操作方便容易实现,但毕竟只停留在语言的表面层次,并没有触及到句子的语义信息和句法结构等自然语言处理比较深层 次的东西,因此查询的效果很难进一步提高。 上述问题均成为了制约搜索引擎性能提高的瓶颈,问答系统正是为了克服传统搜索引擎的 这些弊端而产生的。与传统搜索引擎基于关键词的查询不同,问答系统要求用户以自然语言的 形式进行提问,并将精确的答案快速地返回给用户,而不是包含大量无关信息的文档和网页,因此问答系统非常好地解决了用户的需求,节约了时间,提高了效率。用户不需要再把问题拆分成关键词的组合,而是直接以自然语言的形式把整个问题输入到问答系统,问答系统通过问题分析,信息检索和答案抽取的处理返回给用户所需要的答案。例如,用户提交一个问题“是谁发明了电话?”,问答系统将会直接给出问题的答案“亚历山大贝爾”。由此可见,问答系统就像一个学识渊 博的专家,可以回答用户所提出的任何问题,不仅快速而且准确。
第十一章 信息经济学
一．选择题： 1．对于一项交易的双方来说一般会存在信息不对称，比如可能交易的买方对交易对手的情况不了解，那么原因 有：（） A．买方自身认识能力有限 B．交易对手有意隐瞒 C．对于买方来说，要想掌握更多的信息需要付出更大的成本 D．上面各项都有可能。 2．二手车市场上往往充斥的都是坏车，因 为（） A．买者不愿出买好车的价钱 B．卖者会将好车留下，将坏车拿到市场上买 C．次品市场的逆向选择 D．二手车都是坏车 3．隐藏信息的成本包 括（） A．保险公司需要为获取投保人的更多信息而产生成本 B．投保人的败德行为为本身提高了损失发生的概率，因而必须支付更多的赔偿C．赔偿损失的费用 D．A和B 4．关于败德行 为（）A．是当事人在一定条件下的理性选择行为 B．对另外的交易方有积极效应 C．对社会总福利有正面效应 D．是一种非理性行为 5．保险市场上的风险体现 在（） A．败德行为改变了损失发生的概率 B．隐藏信息带来的额外成本 C．逆向选择问题的存在 D．以上都是 6．下列因素在劳动力市场上传递信号最强的 是（） A．家庭成员的身体状况 B．衣着打扮 C．教育水平 D．血型
7．劳动力市场上工人会尽量提高自己的教育水平，原因不包 括（） A．教育水平是劳动力市场的强信号 B．工人都热爱学习 C．教育水平往往与工资挂钩 D．教育水平越高，得到工作的几率越大 8．委托代理问题 中（） A．委托人具有信息优势 B．代理人具有信息优势 C．委托人能直接观察和控制代理人的行为 D．通过自己的行为影响其他人福利的一方是委托人 9．在地主和农民的委托代理关系 中（） A．如果地主是风险规避者，农民是风险中立者或者风险爱好者，则农民应该向地主缴纳全部所得，地主支付固定的劳动报酬给农民 B．如果农民是风险规避者，地主是风险中立者或者风险爱好者，则农民应该向地主缴纳固定地租并享有剩余的土地产出 C．如果农民是风险规避者，地主是风险中立者或者风险爱好者，则农民应该向地主缴纳全部所得，地主支付固定的劳动报酬给农民 D．如果农民是风险规避者，地主是风险中立者或者风险爱好者，则农民和地主应签订分成和约 10．高考热线服务中收费可能存在的问 题（） A．存在暴利 B．存在信息垄断 C．侵犯了考生的隐私权 D．以上都有 二．填空题 1．信息经济学发展起来的时间是。 2．人们买了火灾保险以后就不再注意防火安全，这就是保险市场上的。3．败德行为会导致另一交易方的福利和社会总福利。 4．事前发生的信息不对称导致的结果是。 5．事后发生的信息不对称导致的结果是。 6．大多数情况下，和机制的引入能够有效地避免由于逆向选择问题造成的市场失灵现象。 7．委托代理问题产生的直接原因是和。 8．委托代理问题在信息经济学中也被称为。 9．如果地主和农民都是风险规避者，则农业中的实施方式应该是。
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.wendangku.net/doc/9b18597279.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/9b18597279.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
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（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）：
微观第十一章习题及答案
习题 一、名词解释 信息不对称逆向选择外部性外部经济外部不经济公共物品私人物品 市场失灵科斯定理 二、选择题 1、按照传统经济学的观点，哪项不是导致市场失灵的因素（） A、垄断； B、外部效应； C、公共物品； D、政府干预。 2、不完全竞争市场中出现低效率的资源配置是因为（） A、产品价格大于边际成本； B、产品价格小于边际成本； C、产品价格大于边际收益； D、产品价格小于边际收益。 3、下列哪项不是纠正外部效应所造成的资源配置不当的方法（） A、使用税收和津贴； B、规定财产权； C、企业合并； D、制定反托拉斯法 4、当某厂商的经济活动存在外部不经济时（） A、厂商产量大于帕累托最优产量； B、厂商产量小于帕累托最优产量； C、厂商产量等于帕累托最优产量； D、以上三种情况都有可能。 5、如果某一经济活动存在外部经济，则该活动的（D） A、私人成本小于社会成本； B、私人利益大于社会利益； C、私人利益等于社会利益； D、私人成本等于社会成本。 6、某人的吸烟行为会造成（） A、生产的外部经济； B、消费的外部经济； C、生产的外部不经济； D、消费的外部不经济。 7、当一个消费者的行动对他人产生了有利的影响，而自己却不能从中得到补偿，便产生了（） A、消费的外部经济； B、消费的外部不经济； C、生产的外部经济； D、生产的外部不经济。 8、科斯定理假设交易成本为（） A、0； B、1； C、大于1； D、介于0和1之间。 9、如果上游工厂污染了下游居民的饮水，按照科斯定理，下列说法中哪个正确？（）
A、不管产权是否明确，只要交易成本为零，问题都可妥善解决； B、只要产权明确，且交易成本为零，问题都可妥善解决； C、只要产权明确，不管交易成本有多大，问题都可妥善解决； D、不论产权是否明确，交易成本是否为零，问题都可妥善解决。 10、根据科斯定理，当市场不能有效的配置资源时，问题的最终来源通常是（） A、价格没有高到使人们不过度消费； B、价格没有低到使企业不过度生产； C、没有很好的界定产权； D、政府没有出面加以管制。 11、在消费或使用上，公共物品的特点是（） A、竞争性和排他性 B、竞争性和非排他性 C、非竞争性和排他性 D、非竞争性和非排他性 12、市场不能提供纯粹的公共物品，是因为（） A、公共物品不具有排他性； B、公共物品不具有竞争性； C、消费者都想“免费搭便车”； D、以上三种情况都是。 13、造成交易双方信息不对称的原因有（） A、卖方故意隐瞒信息； B、买方认识能力有限； C、完全掌握信息的成本太高； D、以上三种情况都有可能。 三、判断题 1、垄断造成的资源配置的低效率通常只能由政府进行管制。 2、由政府提供的产品都是公共物品。 3、根据科斯定理，外部性总是要求政府为了使外部性内部化而进行干预。 4、如果交易成本大于受影响各方对外部性达成协议的潜在利益，就没有解决外部性的私人办法。 5、公共资源被过度使用是因为公共资源对消费者是免费的。 6、私人市场难以提供公共物品是由于无法避免搭便车的问题。 7、一条拥挤的收费道路仍然是一种公共资源。 8、品牌能成为提供有用的质量信号。 四、计算题 1、某一产品的市场需求函数为Q=1000-10P，成本函数为C=40Q，求： （1）若该产品为一垄断厂商生产，利润最大化时的产量、价格和利润为多少？ （2）要达到帕累托最优，产量和价格为多少？ （3）社会纯福利在垄断性生产时损失了多少？ 2 假定有一企业，从私人角度看，每多生产1单位产品可多得12元，从社会角度看，每多生产1单位产品还可再多得4元，产品成本函数为C=Q2-40Q，试问：为达到帕累托最优，若用政府补贴办法，可使产量增加多少? 3、设一个公共牧场的成本是C＝5X2+2 000，X是牧场上养牛的头数。每头牛的价格
管理信息系统习题集_第11章_中文
《管理信息系统》第13版 (Laudon/Laudon) 第11章管理知识 单项选择题 1)企业内容管理系统用于管理结构化信息，其他系统例如KWS（知识工作系统）用于管理半结构化信息和非结构化信息。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 2)保存在员工头脑中而没有记录在文件中的知识被称作显性知识。 参考答案: FALSE 难度系数: 2 3)知识可以存储在电子邮件、语音邮件、图像、非结构化文件以及结构化文件中。 参考答案: TRUE 难度系数: 1 4)知识具有普遍适用性，可被轻易转移。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 5)CAD是一种智能技术。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 6)知识工作者包括从高层次的科学家到文本和数据处理者，他们的主要工作任务是为组织管理和创造知识。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 7)结构化知识是一种存在于非正式文件中的显性知识。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 8)半结构化知识是存储在公司的有经验员工头脑中的所有知识。 参考答案: FALSE 难度系数: 2 9)虚拟现实建模语言（VRML）要求使用强大的服务器以及大流量的带宽网络。参考答案: FALSE
难度系数: 2 10)专家系统是用于知识挖掘的基本工具。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 11)专家系统捕获熟练员工的知识，将其转化为软件系统中一系列规则，供组织使用。 参考答案: TRUE 难度系数: 1 12)专家系统被广泛应用于企业中一些离散的、高结构化的决策中。 参考答案: TRUE 难度系数: 2 13)专家系统是一些与/或规则的应用，与特定的知识库相对，两者都是获取自人类专家。 参考答案: FALSE 难度系数: 2 14)基于案例推理不适用于医学上的诊断系统。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 15)模糊逻辑系统可以用语言描述一个特殊的现象或过程，然后用少量的灵活规则来表达。 参考答案: TRUE 难度系数: 2 16)模糊逻辑系统通过筛虑数据，寻找关系，建立模型，以及不断进行模型校正得的方法，从大量数据中“学习”模式。 参考答案: FALSE 难度系数: 2 17)由于神经网络不能解释得到特定解决方案的原因，因此并不适用于医学领域。参考答案: FALSE 难度系数: 2 18)3D打印如今被用于制造小物件，例如髋关节假肢。 参考答案: TRUE 难度系数: 2 19)智能代理能够在大量数据集中挖掘出潜在模式，分类和行为。
管理信息系统习题集_第11章_中文
《管理信息系统》第13版(Laudon/Laudon) 第11章管理知识 单项选择题 1)企业内容管理系统用于管理结构化信息，其他系统例如KWS（知识工作系统）用于管理半结构化信息和非结构化信息。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 2)保存在员工头脑中而没有记录在文件中的知识被称作显性知识。 参考答案: FALSE 难度系数: 2 3)知识可以存储在电子邮件、语音邮件、图像、非结构化文件以及结构化文件中。 参考答案: TRUE 难度系数: 1 4)知识具有普遍适用性，可被轻易转移。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 5)CAD是一种智能技术。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 6)知识工作者包括从高层次的科学家到文本和数据处理者，他们的主要工作任 务是为组织管理和创造知识。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 7)结构化知识是一种存在于非正式文件中的显性知识。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 8)半结构化知识是存储在公司的有经验员工头脑中的所有知识。 参考答案: FALSE 难度系数: 2 9)虚拟现实建模语言（VRML）要求使用强大的服务器以及大流量的带宽网络。参考答案: FALSE
难度系数: 2 10)专家系统是用于知识挖掘的基本工具。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 11)专家系统捕获熟练员工的知识，将其转化为软件系统中一系列规则，供组织使用。 参考答案: TRUE 难度系数: 1 12)专家系统被广泛应用于企业中一些离散的、高结构化的决策中。 参考答案: TRUE 难度系数: 2 13)专家系统是一些与/或规则的应用，与特定的知识库相对，两者都是获取自人类专家。 参考答案: FALSE 难度系数: 2 14)基于案例推理不适用于医学上的诊断系统。 参考答案: FALSE 难度系数: 1 15)模糊逻辑系统可以用语言描述一个特殊的现象或过程，然后用少量的灵活规则来表达。 参考答案: TRUE 难度系数: 2 16)模糊逻辑系统通过筛虑数据，寻找关系，建立模型，以及不断进行模型校正得的方法，从大量数据中“学习”模式。 参考答案: FALSE 难度系数: 2 17)由于神经网络不能解释得到特定解决方案的原因，因此并不适用于医学领域。参考答案: FALSE 难度系数: 2 18)3D打印如今被用于制造小物件，例如髋关节假肢。 参考答案: TRUE 难度系数: 2 19)智能代理能够在大量数据集中挖掘出潜在模式，分类和行为。
中文电子病历多层次信息抽取方法的探索
中文电子病历多层次信息抽取方法的探索 探索新的多层次信息抽取模式，以改进当前以“医学词典”和“正则表达式”为主的电子病历信息抽取技术。通过“文书类别预测模块”和“分类模型”，对不同病历文书及章节内容进行区分；并在此基础上，利用“规则+深度学习模型”，根据不同文本信息特点搭建相应的信息抽取模型，对不同实体及其语义关系进行识别和建立。通过对文书类别、章节以及实体属性的归纳识别、分层建模，实现了对医疗文本中各种信息的多维解析与分类存储。多层次信息抽取方法为实现电子病历智能化应用奠定了坚实基础，对于优化诊疗模式、辅助临床决策、促进知识共享等具有实际意义。 前言 电子病历（Electronic Medical Record，EMR）囊括了患者从入院到出院疾病发生、发展、治疗和转归的全过程，是医务人员和科研工作者深入了解疾病特征、用药情况、治疗方式以及预后结局等信息的重要数据来源。电子病历中超过80%的内容为非结构化的自由文本信息，无法被计算机直接识别和利用。需要借助自然语言处理领域的信息抽取技术，从自由文本中识别出特定的概念和事件，并将隐藏的医疗信息和知识进行结构化表示。总体来讲，电子病历信息抽取主要包括命名实体识别和实体关系抽取两项任务。随着大量应用向智能化方向发展，对文本中更深层次的信息获取需求不断增加，以命名实体识别为
基础的实体关系识别和实体属性抽取等研究逐渐成为知识挖掘、智能检索、辅助诊断等任务的重要基础工作，越来越受到关注。 方法 电子病历文本中命名实体主要涉及患者接受诊治的记录中表示特定意义的实体，如疾病名、症状、药品名、检查名、医疗手段等。命名实体识别任务就是自动识别出病历文本中在医疗上表达独立意义的各类命名实体，包含：识别命名实体边界；确定命名实体类型，实体间不重叠、不嵌套。目前，对于电子病历命名实体的识别及抽取大多采用词典匹配和正则表达式方法，可以输出自由文本中简单的逻辑关系。但现实中，医学的表达逻辑相对复杂，如咳嗽与咳痰，按照医学词典匹配，两者均为症状，而实际上咳嗽是咳痰的前提，有咳痰肯定有咳嗽，反之则不然。另外，通过词典匹配和正则表达式，也无法解决一些词语属性的归类问题，如肿瘤患者化疗后会出现恶心、呕吐、腹泻等症状，如仅通过词典匹配，会造成抽取结果偏差，无法满足医生对自由文本处理的需求。针对上述问题，基于词典匹配与正则表达式，本文探索建立了多层次实体关系抽取方案。 词典匹配即建立不同属性的词典。在医疗领域，大量词典以受控术语的形式维护，如：ICD-10、UMLS和SNOMED CT等。可以通过词典中词语的具体属性来确定文本中词语的类型。如“流行性感冒”是一个疾病词语，通过疾病词典匹配，计算机可以知道它是疾病范畴的词语，进而做出正确分词。