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对于机器友好的数据是类似关系数据库的结构化数据。然而,现实世界里存在着大量的非结构化数据,比如自然语言的文本;还有介于两者之间的半结构化数据,比如电子表格。目前机器还很难理解这些非结构化的方面,需要将数据处理成对机器友好的结构化数据,机器才能发挥其特长,从数据中获取智能。非结构化数据、尤其是半结构化数据向结构化数据的转化,是实现数据智能不可或缺的先决任务。...
基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。十五半结构化数据和普通纯文本相比,半结构化数据具有一定的结构性,但和具有严格理论模型的关系数据库的数据相比。OEM(Object exchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储,一般我们都会将系统信息保存在某个指定的关系数据库中。...
Python具有强大、丰富的(开源)库,它的应用领域非常广泛。而且语言简洁易懂,易于开发,但Python使用时由编译器解释执行,效率较低。所以常见的一种应用领域是,由Python快速生成原型,然后对其中有功能需求的部分,改用合适的其他语言,例如,在本体建构过程中,与图数据库语言结合。据此,使用Neo4j进行元宇宙城市作战的环境模型部署。第1步:本体解析。...
第 2 节 研究架构与模块关联2.1. 研究架构本文研究架构见图 1.2。依据其理解语义的粒度从小到大,从具体技术到上层应用,主要分为以下五个部分。 图 1.2:研究架构图 1. 实体层:语义社团搜索 实体是自然语言的基本单位之一,基于知识图谱的实体语义理解为上层语义计算,特别是问题中的实体语义,提供基本支持。...
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