结构化语言模型
结构化建模
工程领域
在机械、电子、土木等工程领 域，结构化建模用于设计、分 析和优化各种复杂系统。
社会科学
在社会学、心理学等领域，结 构化建模用于研究社会现象和 人类行为。
环境科学
在环境科学领域，结构化建模 用于评估环境影响、预测气候 变化和制定环保政策。
02
结构化建模方法
实体-关系模型
实体
客观存在并可相互区别的事物，可以是具体的人 、事、物，也可以是抽象的概念或联系。
CASE（Computer-Aided Software Engineering，计算机辅助软件工 程）工具是一类支持软件开发过程的软件工具，包括需求分析、设计、 编码、测试等各个阶段。
常见的CASE工具有Enterprise Architect、Visual Paradigm、StarUML 等，它们提供了丰富的建模元素和符号，支持多种UML图的创建和导出 。
实践与应用结合
将学习到的新技术应用到实际工作中 ，通过实践加深理解和掌握程度。
05
04
制定学习计划
根据个人和团队的需求，制定合理的 学习计划，分阶段学习和掌握新技术 。
THANK YOU
某银行核心业务系统升级
采用结构化建模技术，对银行核心业务系统进行全面梳理和 分析，提出系统升级方案和实施路径，确保新系统能够满足 银行业务发展和监管要求。
软件工程开发案例
某智能交通管理系统开发
通过结构化建模方法，对交通管理业务流程进行抽象和建模，开发出具备实时监 控、数据分析、预测预警等功能的智能交通管理系统，提高交通管理效率和安全 性。
收集和分析需求
通过访谈、问卷调查、观察等方式收集用户需求，并对需求进行 分析和整理，形成需求文档。
第五章结构化分析与建模
结构化分析模型
系统模型从以下不同的角度表述系统：
从外部来看，它是对系统分析上下文或系统环境建模； 从行为上看，它是对系统行为建模； 从结构上看，它是对系统的体系结构和系统处理的数 据结构建模。
系统行为模型：
结构化的需求分析模型有：
数据流模型，用来描述系统中的数据处理过程。 状态转换模型，用来描述系统如何对事件做出响应。
数据流图举例
假设我们要开发一个学生管理系统。 其中开发小组通过进行进一步的需求调查，明 确了该系统的主要功能是进行学籍管理，包括 学生报到、入学、毕业的管理，学生上课情况 的管理。 通过详细的信息流程分析和数据收集后，生成 了该子系统的数据流图。
将0层 DFD中的加工“1.0报到”分解成1层DFD中的3个子 加工：“ 1.1 核对录取通知书”、“ 1.2 核对体检结果”和 “1.3同意入学”。保留0顶层DFD加工边界中的7个数据流。 随着加工的分解，新增两个数据流“已核对的录取通知书” 和“已核对的体检结果”。
数据流图举例：飞机机票预订系统：旅行社把预订机票的旅客信 息输入机票预订系统。系统为旅客安排航班，打印出取票通知单 （附应交的帐款）。旅客在飞机起飞的前一天凭取票通知等交款 取票，系统检验无误，输出机票给旅客。
旅行社
订票单 分类并检查
有效订票单 订票
航班 取票单 有效取 票单 记账文件 机票准备 账单 记账 取票通知单 航班目录
旅客
机票
机票文件
旅行社
数据流图举例（分层）
设一个工厂采购部每天需要一张定货报表。定货 的零件数据有：零件编号、名称、数量、价格、 供应者等。零件的入库、出库事务通过计算机终 端输入给定货系统。当某零件的库存数少于给定 的库存量临界值时，就应该再次定货。 数据流分析：
逻辑化思考、结构化表达五个模型
逻辑化思考、结构化表达五个模型一个人的谈吐，往往能决定此人职位高低以及社会影响力的大小，平时我们会碰到很多提升演讲能力的培训以及课程、甚至电视节目比比皆是，像安徽卫视《我是演说家》、中央电视台《开奖啦》等等有关综艺的节目丛出不穷，大家都想着提升自己的语言表达能力，做到快速扩大自己的影响力，因为无论在工作以及生活中，我们都会遇到和人沟通，比如上级、平级、下级、客户、家人、亲戚、朋友等，每次沟通与表达我们都期望能给对方留下好的影响。
下面将重点分解与介绍，帮助大家规避脑子里有一大堆想法，表达不出来，或者表达之后发现和内心的想法差别很大，从而提升大家在工作和生活当中的影响力，加深印象。
一、时钟模型；时钟模型是语言表达中常用的模型之一，他是按照时间的先后顺序去安排话题，去推进，比如从早上→中午→晚上；从设计→开发→实施；从古代→近代→现代等等一类的结构都可以，这样能方便倾听者去理解，去窜测，因为大家习惯了时间顺序去输出东西。
那么时钟模型的应用主要体现在，比如应对上司的突然提问，和公司其他部门领导汇报工作进度、或者对新项目的设想与思路等；二、环球模型；环球模型是以地理位置或者视觉区域作为结构进行阐述，比如从度假案例：从北京→上海→深圳；屏幕依赖案例：从手机→平板→台式电脑；这样方便大家清晰地去了解与推断，它比较适用于喜欢以形式方式思考的观众，以及大型场合的演讲，这样能调动大家的兴趣，聚焦大家的目光。
三、三角模型；三角模型是通过方面、层面或者视角的方式对信息进行组织。
也就是说描绘我们通过哪些方式和手段去达到和提升我们最终想要的结果，例如：如何在试用期内提升人员留存率：招聘方面：选拔能力匹配意愿度高的员工；入职培训方面：帮助员工学习与岗位匹配的技能；跟进与面谈方面：了解员工的问题及困惑。
那么三角模型什么情况下使用呢？情况一：表现出客观的观点；情况二：显示出深思熟虑；情况三：陈列出观点等。
四、变焦镜模型；变焦镜模型是通过视野变化来带动听众强烈的视觉运动，从而调动听众的好奇心，可以从大到小，也可以从小到大，或者远到近，近到远都可以。
structbert模型演示代码
1. 简介structbert模型是基于BERT模型的扩展版本，旨在更好地理解和处理结构化数据。
该模型在自然语言处理和推理方面取得了重大突破，被广泛应用于文本分类、情感分析、问答系统等任务。
2. 模型结构structbert模型基于BERT的基本架构，但在输入层和编码层进行了一定的修改。
具体来说，structbert模型引入了用于表示结构化数据的图形结构，并通过图卷积网络（GCN）进行处理，以更好地捕获数据之间的关系和依赖。
3. 参数设置在使用structbert模型时，需要对模型的一些重要参数进行设置。
需要指定图形结构的方式（如邻接矩阵还是节点特征矩阵），以及GCN 的层数、隐藏单元数等。
这些参数的选择将直接影响模型的性能和效果。
4. 代码演示下面将以一个简单的文本分类任务为例，展示如何使用structbert模型。
我们需要引入必要的库和模块。
import torchfrom structbert import StructBERTfrom structbert.utils import load_dataset, tr本人n, evaluate接下来，我们需要加载数据集并进行一定的预处理。
假设我们的数据集包括文本和相应的标签。
tr本人n_data, dev_data, test_data =load_dataset('path/to/dataset')我们可以初始化并训练structbert模型。
model = StructBERT(num_layers=2, hidden_size=256,num_classes=2)tr本人n(model, tr本人n_data, dev_data, num_epochs=10, batch_size=32)我们可以评估模型在测试集上的性能。
evaluate(model, test_data)5. 总结通过以上演示，我们可以看到使用structbert模型进行结构化数据处理的流程和方法。
大语言模型 病历结构化
大语言模型病历结构化大语言模型可以用于病历结构化的任务，这是一种将非结构化的医疗文本信息整理成有组织结构的形式的过程。
以下是一般的步骤和方法：1.文本提取：使用大语言模型从病历文本中提取关键信息，包括患者的基本信息、症状、医疗历史、药物治疗等。
模型可以通过理解上下文和语境来提取这些信息。
2.实体识别：利用命名实体识别（NER）技术，大语言模型可以识别文本中的实体，如疾病、药物、手术等。
这有助于将文本中的信息归类到相应的类别中。
3.关系提取：大语言模型可以识别文本中的关系，如病症与疾病之间的关系、药物与治疗时间之间的关系等。
这有助于建立不同实体之间的联系。
4.时间处理：处理文本中与时间相关的信息，包括病史时间、就诊时间、药物使用时间等。
这可以通过模型理解文本中的时间表达方式来实现。
5.病例分类：根据提取的信息，将病历文本分类到相应的类别，如初诊、复诊、急诊等。
这有助于更好地组织和理解患者的医疗历史。
6.数据清洗和规范化：清洗和规范化提取的信息，确保数据的一致性和准确性。
这包括对不同表达方式的标准化，例如对病症名称的同义词处理等。
7.生成结构化数据：将提取和分类的信息整理成结构化的数据形式，例如使用表格、数据库等形式存储。
这使得医疗专业人员能够更方便地查看和分析患者信息。
8.隐私和安全：在进行病历结构化时，务必遵循隐私和安全法规，确保患者敏感信息的保护。
在执行这些步骤时，选择适当的大语言模型、NER模型和相关工具是至关重要的。
此外，需要根据具体的医疗实践和系统需求进行定制化。
医疗领域的病历结构化需要谨慎处理，以确保信息的准确性和隐私的保护。
概念模型的表示方法讲义(PPT37张)
1 2 3 4 Y N Y N N N Y Y × × × ×
练习：请将本决策问题用判断树表示出来。
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1、想要体面生活，又觉得打拼辛苦；想要健康身体，又无法坚持运动。人最失败的，莫过于对自己不负责任，连答应自己的事都办不到，又何必抱怨这个世界都和你作对？人生的道理很简单，你想要什么，就去付出足够的努力。 2、时间是最公平的，活一天就拥有24小时，差别只是珍惜。你若不相信努力和时光，时光一定第一个辜负你。有梦想就立刻行动，因为现在过的每一天，都是余生中最年轻的一天。 3、无论正在经历什么，都请不要轻言放弃，因为从来没有一种坚持会被辜负。谁的人生不是荆棘前行，生活从来不会一蹴而就，也不会永远安稳，只要努力，就能做独一无二平凡可贵的自己。 4、努力本就是年轻人应有的状态，是件充实且美好的事，可一旦有了表演的成分，就会显得廉价，努力，不该是为了朋友圈多获得几个赞，不该是每次长篇赘述后的自我感动，它是一件平凡而自然而然的事，最佳的努力不过是：但行好事，莫问前程。愿努力，成就更好的你！ 5、付出努力却没能实现的梦想，爱了很久却没能在一起的人，活得用力却平淡寂寞的青春，遗憾是每一次小的挫折，它磨去最初柔软的心智、让我们懂得累积时间的力量；那些孤独沉寂的时光，让我们学会守候内心的平和与坚定。那些脆弱的不完美，都会在努力和坚持下，改变模样。 6、人生中总会有一段艰难的路，需要自己独自走完，没人帮助，没人陪伴，不必畏惧，昂头走过去就是了，经历所有的挫折与磨难，你会发现，自己远比想象中要强大得多。多走弯路，才会找到捷径，经历也是人生，修炼一颗强大的内心，做更好的自己！ 7、“一定要成功”这种内在的推动力是我们生命中最神奇最有趣的东西。一个人要做成大事，绝不能缺少这种力量，因为这种力量能够驱动人不停地提高自己的能力。一个人只有先在心里肯定自己，相信自己，才能成就自己！ 8、人生的旅途中，最清晰的脚印，往往印在最泥泞的路上，所以，别畏惧暂时的困顿，即使无人鼓掌，也要全情投入，优雅坚持。真正改变命运的，并不是等来的机遇，而是我们的态度。 9、这世上没有所谓的天才，也没有不劳而获的回报，你所看到的每个光鲜人物，其背后都付出了令人震惊的努力。请相信，你的潜力还远远没有爆发出来，不要给自己的人生设限，你自以为的极限，只是别人的起点。写给渴望突破瓶颈、实现快速跨越的你。 10、生活中，有人给予帮助，那是幸运，没人给予帮助，那是命运。我们要学会在幸运青睐自己的时候学会感恩，在命运磨练自己的时候学会坚韧。这既是对自己的尊重，也是对自己的负责。 11、失败不可怕，可怕的是从来没有努力过，还怡然自得地安慰自己，连一点点的懊悔都被麻木所掩盖下去。不能怕，没什么比自己背叛自己更可怕。 12、跌倒了，一定要爬起来。不爬起来，别人会看不起你，你自己也会失去机会。在人前微笑，在人后落泪，可这是每个人都要学会的成长。 13、要相信，这个世界上永远能够依靠的只有你自己。所以，管别人怎么看，坚持自己的坚持，直到坚持不下去为止。 14、也许你想要的未来在别人眼里不值一提，也许你已经很努力了可还是有人不满意，也许你的理想离你的距离从来没有拉近过......但请你继续向前走，因为别人看不到你的努力，你却始终看得见自己。 15、所有的辉煌和伟大，一定伴随着挫折和跌倒；所有的风光背后，一定都是一串串揉和着泪水和汗水的脚印。 16、成功的反义词不是失败，而是从未行动。有一天你总会明白，遗憾比失败更让你难以面对。 17、没有一件事情可以一下子把你打垮，也不会有一件事情可以让你一步登天，慢慢走，慢慢看，生命是一个慢慢累积的过程。 18、努力也许不等于成功，可是那段追逐梦想的努力，会让你找到一个更好的自己，一个沉默努力充实安静的自己。 19、你相信梦想，梦想才会相信你。有一种落差是，你配不上自己的野心，也辜负了所受的苦难。 20、生活不会按你想要的方式进行，它会给你一段时间，让你孤独、迷茫又沉默忧郁。但如果靠这段时间跟自己独处，多看一本书，去做可以做的事，放下过去的人，等你度过低潮，那些独处的时光必定能照亮你的路，也是这些不堪陪你成熟。所以，现在没那么糟，看似生活对你的亏欠，其 实都是祝愿。
topsa结果详解
topsa结果详解
TOPSA（Thematic Object-Action-Attribute Semantic Parsing）是一种用于语义分析的模型，它可以将自然语言句子转化为结构化的三元组形式。
这个三元组由主题（Thematic）、动作（Action）和属性（Attribute）三个部分组成。
主题是指句子中的实体或概念，可以是一个单词、短语或句子。
动作是指主题执行的动作或操作，可以是一个动词或动词短语。
属性是指描述主题或动作的特征或性质，可以是一个形容词或副词。
TOPSA模型的目标是从输入的自然语言句子中提取出主题、动作和属性，并将它们组合成结构化的三元组。
为了实现这个目标，TOPSA 模型使用了一种基于图神经网络的方法。
它将句子表示为一个图结构，图中的节点表示句子中的单词或短语，边表示它们之间的语义关系。
然后，模型通过对这个图进行图神经网络的处理，来预测出主题、动作和属性。
具体来说，TOPSA模型首先将句子中的单词转化为向量表示，然后构建一个邻接矩阵来表示语义关系。
接下来，模型利用图神经网络对这个图进行多轮迭代处理，通过消息传递和节点更新的过程来捕捉节点之间的语义信息。
最后，模型根据节点的表示来预测主题、动作和属性。
通过这种方式，TOPSA模型可以从自然语言句子中提取出结构化的
三元组，这对于理解句子的语义和进行后续的语义分析任务非常有用。
例如，可以将TOPSA模型应用于问答系统中，将用户的问题转化为结构化的查询语句，以便更好地理解用户的意图。
结构化模型和非结构化模型
结构化模型和非结构化模型
首先，让我们来看看结构化模型。
结构化模型是基于结构化数
据的模型，结构化数据是以表格形式呈现的数据，通常包括行和列，每一列代表一个特征或属性，每一行代表一个样本或实例。
结构化
模型通常用于处理数值型数据，比如数字、日期、类别等，常见的
结构化模型包括线性回归、决策树、随机森林等。
结构化模型的优
点是易于处理和分析，能够直接应用统计学和数学方法进行建模和
预测，适用于许多商业和科学领域的数据分析和决策支持。
相比之下，非结构化模型则是用于处理非结构化数据的模型。
非结构化数据是指没有固定格式或组织形式的数据，比如文本、图像、音频、视频等。
非结构化模型通常需要利用自然语言处理、计
算机视觉、语音识别等技术来处理和分析数据，常见的非结构化模
型包括循环神经网络、卷积神经网络、文本生成模型等。
非结构化
模型的优点是能够处理更丰富和复杂的数据类型，能够挖掘更多隐
藏在数据中的信息，适用于文本分析、图像识别、语音处理等领域。
从应用角度来看，结构化模型常用于金融领域的风险评估、销
售预测等业务问题，而非结构化模型则常用于社交媒体分析、医学
影像识别、自然语言处理等领域的应用。
在实际应用中，结构化模
型和非结构化模型也常常结合使用，以充分利用不同类型数据的优势，提高建模和预测的准确性和效果。
总的来说，结构化模型和非结构化模型在数据分析和机器学习中各有其特点和应用场景，了解它们的区别和优势有助于我们更好地选择和应用合适的模型来解决实际问题。
希望这些信息能够对你有所帮助。
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结构化语言模型
结构化语言模型是指一种能够理解和生成具备结构化特点的自然语言的模型。
结构化特点通常包括语法结构、语义关系、命名实体等。
结构化语言模型通常由两个主要部分组成：句法模型和语义模型。
1. 句法模型：句法模型主要关注语言的结构和组织。
它利用语法规则和规范来分析输入句子的语法结构，如短语结构树和依存关系树。
常见的句法模型包括基于规则的语法分析器和基于统计的句法分析器。
2. 语义模型：语义模型主要关注句子的语义关系和意义。
它能够理解句子中词语的含义和上下文之间的关系，如词义消歧、语义角色标注等。
常见的语义模型包括基于规则的语义分析器和基于统计的语义分析器。
结构化语言模型在自然语言处理中起着重要的作用。
它可以帮助计算机理解和生成更准确、更自然的语言表达，从而提高机器翻译、信息检索、问答系统等任务的性能。
此外，结构化语言模型也可以应用于自动文本摘要、信息提取、情感分析等领域。
通过结构化语言模型，计算机能够更好地理解人类的语言，从而更好地与人类进行交互和沟通。