2、现在统统叫VMware vsphere Hypervisor，也就是说取消了ESX,因为ESX的补丁太多，后来索性取消了ESX多出来的console。
3、换句话讲，现在的安装介质都一样，用序列号区分功能（有免费的序列号，但是功能最少）
4、workstation是个人版（收费） VM server是服务器版（免费、但属于windows下面的软件）
5、view是桌面虚拟化
6、thinapp是软件打包
7、大体上剩下的全部依附于其上，什么vCenter、VSA、VDR、vAPP等等
知识抽取任务定义和相关比赛纯文本数据中的知识抽取就是NLP（自然语言处理）
知识抽取的子任务：
命名实体识别：检测、分类
术语抽取：从语料中发现多个单词组成的相关术语
关系抽取
事件抽取
共指消解
相关的竞赛及数据集
1.Message Understanding Conference（MUC）
命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）、共指消解（Co-reference Resolution,CR）
2.Automatic Content Extraction（ACE）
对MUC定义的任务进行了融合、分类和细化；主要分为五大任务，包含英语，阿拉伯语和汉语
实体检测与识别（Entity Detection And Recognition,EDR）
数值检测与识别（Value Detection And Recognition,VAL）
时间表达检测与识别（TERN）
关系检测与识别（RDR）
事件检测与识别（VDR）
3.TAC Knowledge Base Population(KBP)
KBP对ACE定义的任务进一步修订，适合现代知识抽取的需求主要分为四个独立任务和一个整合任务
实体发现与链接（EDL）、槽填充（SF）、事件抽取（Event）、信念和情感（BeSt）、端到端冷启动知识构建
4.Semantic Evaluation(SemEval)
实体抽取
任务定义：抽取文本中的元子信息元素。实体识别可以变成一个序列标注的问题。
序列标注方法：人工特征（词本身的特征、前后缀特征、字本身的特征）
序列标注使用的模型：HMM（隐马尔可夫模型）、CRF（条件随机场）、LSTM+CRF
实现实体链接的一些开源工具：wikipediaminer、DBpediaspotlight、opencalais
关系抽取
从文本中抽取出两个或者多个实体之间的语义关系
关系抽取的方法分类：
1.基于模板的方法
基于触发词的Pattern、基于依存句法分析的Pattern
2.监督学习方法
机器学习方法、深度学习方法
机器学习方法的特征设计：
深度学习方法特征设计：
监督学习的深度学习方法：
1).Pipeline
识别实体和关系分类是完全分离的两个过程，不会相互影响，关系的识别依赖于实体识别的效果
Pipeline方法-CR-CNN模型：仅使用词向量和位置向量作为输入，F1值84.1，超过目前最好的非深度学习方法。
Pipeline方法-Att-CNN模型：应用注意力机制，目前最好的方法。（F1值88.0）
Pipeline方法-Att-BLSTM模型：
2).Joint Model
实体识别和关系分类的过程是共同优化的。
Joint Model-LSTM-RNNs模型：
3.弱监督学习方法
远程监督、Bootstrapping
远程监督方法：知识库与非结构化文本对齐来自动构建大量训练数据，减少模型对人工标注数据的依赖，增强模型跨领域适应能力
Bootstrapping：通过在文本中匹配实体对和表达关系短语模式，寻找和发现新的潜在关系三元组
事件抽取
事件抽取任务
二、面向结构化数据的知识抽取
Mapping languages:
直接映射（direct mapping）
R2RML:RDF中关系数据库的标准转换
映射工具ontop:是一个使用SPARQL将数据库查询为虚拟RDF图的平台
三、面向半结构化数据的知识抽取
DBpedia：维基百科的结构化版本
ZHISHI.me:第一份中文大规模开放链接数据
访问ZHISHI.me的方式：Linked data、Lookup service、SPARQL endpoint、APIs、Data Dump
WEB网页数据抽取
手工抽取
手工方法获取网页信息：通过人工分析，手工写出适合这个网站的表达式，表达式形式可以是XPath表达式，也可以是CSS选择器的表达式。
包装器简介及描述方式
自动抽取
小结
WEB TABLE 抽取简介
1.表格实体链接（entity linking），将表格中各单元格的字符串映射到给定知识库的实体上。
1).候选生成
2).实体消岐
实体消岐步骤：构建实体消岐图、计算实体链接影响因子
两类实体链接影响因子：每个字符串的初始重要性，不同节点间的语义相关度
实体消岐算法：PageRank，用来整合不同的实体链接影响因子从而做出最终的实体链接决定。
四、实践展示：基于百科数据的知识抽取
Knowledge Collection
Category方法
命名规则方法
Knowledge Fusion
主语融合
宾语融合
1.单值属性：
精确性原则：日期、地点等类型的属性值出现冲突时选择最精确的一个
大多数原则：不同来源的属性值出现冲突时，选择出现次数最多的值
2.多值属性：直接合并去重
3.对infobox属性进行补全
人工编写规则从非结构化文本中抽取属性值
依照指示融合方法将属性值对转换为三元组
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CR-CNN（2015）论文阅读笔记
论文：Classifying Relations by Ranking with Convolutional Neural Networks（CR-CNN，2015）阅读笔记 一、背景 MV-RNN（2012） CNN（2014） FCM（2014） 二、模型 1.Word Embeddings（一般方法） rw = Wwrdvw vw是one-hot向量，Word Embeddings维度为dw。 2.Word Position Embeddings（一般方法） Word Position Embeddi
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前言 知识抽取是构建大规模知识图谱的重要环节，而知识挖掘是在已有知识图谱的基础上发现隐藏的知识。 1.非结构化数据的知识抽取 大量的数据以非结构化数据的形式存在，如新闻报道、文学，读书等。我们将从实体抽取、关系抽取和事件抽取进行介绍。 1.2 实体抽取 实体抽取又称命名实体识别，其目的是从文本中抽取实体信息元素，包括人名、时间、地点、数值等。实体抽取是解决很多自然语言处理问题的基础。想要从文本中进行实体抽取，首先需要从文本中识别和定位实体，然后再将识别的实体分类到预定义的类别中去。实体抽取问题的研究开展得比
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最新发布 ontop-vkg 学习
最近要用ontop、h2数据库，搭配protege使用~ 官网链接：https://ontop-vkg.org/guide/
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