命名实体识别

电子病历的信息抽取工作里，命名实体和实体关系的整理真的挺重要的。这份语料库挺有料的，标注得也够细，像是症状、药物名称、检查项目这类实体，还有它们之间的因果、对应等关系，全都一网打尽。 中文病历的标注说难不难，说简单也不简单。这份资料的好处是有医生一起参与规范制定，标注的一致性也还不错——实体一致性有 0.922，关系的也有 0.895，靠谱，后续搞模型训练也不容易出锅。 如果你之前折腾过NER或者RE任务，应该懂这个资源多实用。想训练医疗文本模型，或者搞临床决策支持系统，直接拿来用就顺手，格式清晰，文本量也够——992 份病历，量不大不小，调模型刚刚好。 而且这套东西也适合跟自然语言的一些工具

本研究基于Jaccard相似度度量，提出一种考虑权重的实体识别方法，并应用于社会网络分析。该方法通过计算实体属性权重，提高实体识别精度。

实体识别在自然语言处理中至关重要，自动抽取文本中的人名、组织名、地名等关键信息。本实验数据包含两个CSV文件：“Amazon_small.csv”和“Google_small.csv”，可能包含商品项目的详细信息，如商品名称和描述。这些数据可用于实体识别模型的训练和测试。TF-IDF（词频-逆文档频率）是信息检索和文本挖掘中常用的统计方法，用于评估文档中关键词的重要性。倒排索引是一种高效的数据结构，常用于全文搜索引擎中，可以显著提高搜索效率。本实验还包括一个“result.csv”文件，作为实体识别结果的基准对比。进行实体识别与倒排索引的优化实验，可以通过数据预处理、实体识别、结果对比、TF-

命名规范必须以字母开头，长度为1-30个字符。只允许包含A–Z, a–z, 0–9, _, $, 和 #。在一个数据库中，命名必须保证唯一性，并且不能使用Oracle内部的关键字。

在 Oracle 中，使用 ALTER INDEX 语句可以重命名索引。

随着企业需求的增长，识别员工晋升业务实体的MySQL练习变得尤为重要。这一练习帮助管理者有效识别和管理员工的晋升过程，以支持企业的持续发展。

数据库命名应遵循特定规范以确保清晰和组织性。建议采用逻辑、简短且反映数据库用途的名称。

遍历表集合，获取每个表的名称，并与指定旧名称比较。如果匹配，则将该表名称重命名为指定新名称。

Oracle自动按时间分区后，根据时间重命名自分区系统名。例如，将SYS_P20000重命名为P20190101。用户需输入表名和类型参数（1：日，2：月，3：年），默认日期格式为后面的注释所示执行语句。请注意：未包含数据的子分区将被删除。

两个实体集之间的实体关联称为联系。 一对一联系：当实体集E1的每个实体最多关联实体集E2的一个实体，且反之亦然时，则E1和E2为一对一联系，记为1:1。 例如：校长实体集和学校实体集之间是一对一联系。