什么是BI

商业智能也称作BI,是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
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图 1 商务智能的发展
  因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。
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图 2 商务智能的原理
<think>好的,用户想了解BiLSTM的定义和用途。首先,我需要回顾一下BiLSTM的基本概念。BiLSTM是双向长短期记忆网络,结合了正向和反向两个LSTM层,这样能够捕捉时间序列数据的前后依赖关系。接下来,我应该从定义和用途两个方面来组织回答。定义部分,需要说明BiLSTM由两个独立的LSTM组成,一个处理正向序列,另一个处理反向序列。然后,它们的输出会被拼接或者合并,从而同时利用过去和未来的信息。这里要注意引用提供的资料,比如引用[3]中提到单层BiLSTM是两个LSTM,输出拼接起来,所以可以引用这个点。用途方面,用户可能关心BiLSTM的应用场景。根据引用[1]和[2],BiLSTM-CRF在序列标注任务如POS、Chunking、NER中表现优异,因为结合了上下文信息。另外,引用[2]提到Bi-RNN在时间序列分类任务上的优势,可以用于情感分析、机器翻译等。需要将这些应用场景分点列出,并适当引用。用户可能还希望了解结构图,但问题中没有明确要求,不过定义部分可以简要描述结构。此外,是否需要对比单向LSTM?引用[1]显示BiLSTM-CRF优于单向,所以可以提到性能上的优势。 需要注意使用正确的LaTeX格式,比如数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但问题中没有涉及太多数学公式,可能不需要。但回答时要检查是否有变量需要用LaTeX,比如模型参数等。 最后,生成相关问题,需要围绕BiLSTM的结构、优势、应用场景、与CRF结合的原因,以及代码实现等方面提问。例如,如何实现BiLSTM,为什么优于单向,应用场景有哪些,与CRF结合的好处,双向结构的优缺点等。 总结回答结构:先定义,再结构描述,然后用途分点说明,引用相关文献,最后生成相关问题。确保回答符合用户要求,结构清晰,引用正确。</think>### Bidirectional LSTM (BiLSTM) 的定义 Bidirectional LSTM(双向长短期记忆网络)是一种结合正向和反向时间序列信息的循环神经网络结构。它由两个独立的LSTM层组成: 1. **正向LSTM**:按时间顺序处理输入序列($t=1 \rightarrow T$),捕捉历史依赖关系。 2. **反向LSTM**:按逆序处理输入序列($t=T \rightarrow 1$),捕捉未来依赖关系。 最终输出通过拼接或加权合并两种LSTM的状态,公式可表示为: $$ h_t = [\overrightarrow{h}_t; \overleftarrow{h}_t] $$ 其中$\overrightarrow{h}_t$和$\overleftarrow{h}_t$分别代表正向和反向LSTM的隐藏状态[^3]。 --- ### BiLSTM 的核心用途 1. **序列建模任务** - **自然语言处理**:如命名实体识别(NER)、词性标注(POS),BiLSTM-CRF模型通过结合上下文信息显著提升准确率[^1]。 - **时间序列分类**:如语音识别、情感分析,双向结构能同时利用历史与未来特征,提升分类性能[^2]。 2. **上下文依赖捕捉** - 在机器翻译中,BiLSTM编码器可更好理解源语言句子的全局语义。 - 例如,句子“他*在*公园跑步”中,“在”的语义需结合前后词共同解析。 3. **与CRF等模型的结合** - BiLSTM-CRF通过LSTM捕捉长距离依赖,CRF层约束标签转移规则,在NER任务中达到SOTA效果[^1]。 ---
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