学习笔记6.15

本文详细介绍了SQL中的不同类型的联结操作,包括内联结、外联结等,并通过具体示例展示了如何使用这些联结来从多个表中检索数据。
--给表名起别名
select cust_name,cust_contact
from customers  c,orders o,orderitems  oi
where c.cust_id=o.cust_id
and oi.order_num=o.order_num
and prod_id='RGAN01';
--oracle无as关键字

--自然联结
select c.*,o.order_num,o.order_date,oi.prod_id,oi.quantity,oi.item_price
from customers c,orders o,orderitems oi
where c.cust_id=o.cust_id
and oi.order_num=o.order_num
and prod_id='RGAN01';

--内联结
select customers.cust_id,orders.order_num
from customers inner join orders
on customers.cust_id=orders.cust_id;


--外联结
select customers.cust_id,orders.order_num
from customers left outer join orders
on customers.cust_id=orders.cust_id;

select customers.cust_id,orders .order_num
from orders full outer join customers
on Orders.cust_id=customers.cust_id;

/*left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录

right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录

inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行*/

select customers.cust_id,orders .order_num
from orders right outer join customers
on Orders.cust_id=customers.cust_id;

select customers.cust_id,count(orders.order_num) num_ord
from customers inner join orders
on customers.cust_id=orders.cust_id
group by customers.cust_id;

select customers.cust_id,
count(orders.order_num) num_ord
from customers left outer join orders
on customers.cust_id=orders.cust_id
group by customers.cust_id;

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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