Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Нормализация строк в Neo4j Cypher — как?

Предыстория проблемы: китайские слова состоят из иероглифов, которые сами по себе являются словами. У меня есть 3 узла, представляющие китайские слова, каждый с атрибутом word, имеющим строковые значения: node (1): "a" node (2): "b" node (3): "ab"

Вопрос 1: используя Cypher, начиная с узла (3), как мне найти узлы (1) и (2), составляющие строку узла (3)?

Вопрос 2: если бы был дополнительный узел (4): "dabc", как бы я нашел все слова длины один, которые не являются частью графа ("d" и "c" имеют без узлов)?

Я знаю, что мог бы явно смоделировать отношения между этими узлами, но мне интересно, достаточно ли выразителен Cypher, чтобы снять это бремя с моих плеч.

parsing neo4j cypher normalization text-normalization
21.08.2013

  • Создайте образец графика на console.neo4j.org и используйте кнопку "Поделиться", чтобы сгенерировать ссылку на вашу установку. 21.08.2013

Ответы:


1

В общем, все, что у вас есть с базой данных графа, — это узлы и отношения, а шифр хорош для навигации по отношениям для поиска связанных узлов. Поэтому я бы посоветовал попробовать несколько образцов моделей и посмотреть, что лучше всего подходит для ваших целей. Я бы не стал уклоняться от создания отношений.

22.08.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..