关系模型

文章目录 abstract 1. INTRODUCTION & RELATED WORK 2 DOCUMENT PROCESSING 3 RELATION PATTERN MINING 4 RELATION PATTERN LABELING 5 JOINT MODEL 6 EXPERIMENTS 6.1 Corpora 6.2 Systems under Comparison 6.3 Experiments on Relation Pattern Extraction 6.4 Experiments on Entity Disambiguation 6.5 End-to-End Experiments Nguyen, D. B., et al. (2017). J-REED: Joint Relation Extraction and Entity Disambiguation. Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management - CIKM '17: 2227-2230. 提取+嵌入+消歧联合模型 abstract 从文本源中提取信息（IE）既可以作为基于模型的IE（即通过使用目标实体和关系的预定域）执行，也可以作为开放式IE（即对目标域没有特殊假设）执行

文本匹配相关方向探讨 转载： https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-10-18-14 因为本人毕设做到了和文本匹配相关方向的研究，所以转发此博客探讨文本匹配的方向。 Motivation 前不久小夕在知乎上写了一个回答《NLP有哪些独立研究方向》[1]，于是有不少小伙伴来问分类和匹配的参考资料了，鉴于文本分类的资料已经超级多了，就不写啦（不过分类相关的tricks可以看之前写的这篇文章 《文本分类重要tricks总结》 ）。匹配问题由于场景比较多，相关的文章不多，所以本文就致力于总结一下文本匹配问题上可以打卡的相关资料啦。 文本匹配是一个很宽泛的概念，只要目的是研究两段文本之间的关系，基本都可以把这个问题看作是文本匹配问题。由于在不同的场景下对”匹配“的定义可能非常不同，因此文本匹配并不是一个完整独立的研究方向。不过有相当多的NLP任务可以建模成文本匹配问题，当它们建模成文本匹配问题时，当然会发现模型结构、训练方法等是高度高度相似的，却又有着微妙的不同。所以这个问题虽然跑个baseline简单，但是把具体的匹配问题中做好却并不容易（尤其是在有BERT之前）。 下面就来具体说说可以打卡的内容。 本文目录 打卡的baseline模型 打卡的任务场景和数据集 a. 相似度计算&复述识别 b. 问答匹配 c. 对话匹配 d. 自然语言推理

文章目录 abstract 1.Introduction 2.2. Supervised Machine Learning Approaches to Relation Extraction 2.1. Statistical Learning Approach 2.1.1 Feature-based approaches to RE 2.1.2 Kernel-based approaches to RE 2.2. Relational Learning Approach 2.2.1. Inductive Logic Programming 2.2.2 Ontologies 2.2.3 ILP-based systems for RE 2.2.4 Qualitative Comparison of ILP-based RE systems Lima, R., et al. (2019). “A logic-based relational learning approach to relation extraction:The OntoILPER system.” Engineering Applications of Artificial Intelligence, Elsevier 78: 142-157. 机器学习中可能的函数构成的空间称为 假设空间 abstract 关系提取

文章目录 abstract 1. Introduction 2.相关工作 3.方法 3.1 NRE Models 3.2 Pattern Extraction 3.3 Pattern Refinement 3.4 Weak Label Fusion(WLF) 4 Experiments 4.1 Experimental Setup 4.2 Performance Comparisons 4.3 Pattern-based Diagnostic Results 4.4 Incremental Diagnosis 4.5案例研究 参考文献 Zheng, S., et al. (2019). DIAG-NRE A Neural Pattern Diagnosis Framework for Distantly Supervised Neural Relation Extraction. Proceedings ofthe 57th Annual Meeting ofthe Association for Computational Linguistics. code+data abstract 基于模式的标记方法在减轻远距离监督神经关系提取中不可避免的标记噪声方面取得了可喜的成果。但是，这些方法需要大量的专家工作来编写关系特定的模式，这使得它们过于复杂而无法快速推广

一、为什么要学习 UML 二、 UML 的历史 三、 UML 的特点 四、 UML 中的视图 五、 UML 建模工具 六、 UML 的应用领域 七、 UML 的构成 1 、 需求阶段如何书写 Use Case 2 、 设计阶段如何画用例图（ Use-Case Diagram ） 3 、 类与类之间的关系图 (Class Diagram,UML 图 ) 4 、 UML 建模之活动图介绍（ Activity Diagram ） 5 、 UML 建模之状态图（ Statechart Diagram ） 6 、 UML 建模之时序图（ Sequence Diagram ） 7 、 UML 建模之业务处理模型（ Business Process Model,BPM ） 8 、 UML 建模之数据建模（ Data Model Diagram ） 八、总结 一、为什么要学习 UML UML 是 Unified Modeling Language （统一建模语言）的简称。 UML 是对软件密集型系统中的制品进行可视化、详述、构造和文档化的语言。制品 {Artifact} 是指软件开发过程中产生的各种各样的产物，如模型、源代码、测试用例等。 Ø UML 建模可以达到以下目的： Ø 使用模型可以更好地理解问题 Ø 使用模型可以加强人员之间的沟通 Ø 使用模型可以更早地发现错误或疏漏的地方 Ø

因公司业务需求，需要构造各种类型组织关系树。 有同种模型的关系树，例如 单位、子单位关系树 也有不同模型的关系树，例如 单位、子单位、部门、子部门关系树 那么基于这种复杂的关系树，我们需要将树的基本结构关系以及业务代码做分离 源码地址 https://github.com/zhaojun123/tree.git 首先构造一个树的基类 /** * 树的抽象 */ public abstract class Tree { private List < Tree > childrenList = new ArrayList < > ( ) ; /** * 获取树节点id * @return */ abstract Object getTreeId ( ) ; /** * 获取树父节点id * @return */ abstract Object getTreeParentId ( ) ; /** * 该节点的子节点集合 * @return */ public List < Tree > getTreeChildrenList ( ) { return childrenList ; } /** * 判断是否是根节点，默认TreeParentId为null即为根节点，子类可以覆盖该逻辑 * @return */ protected boolean topParentId ( ) {

关系（ Relation ） D 1 × D 2 × ··· × D n 的子集叫做在域D 1 ，D 2 ，···，D n 上的关系，表示为 R(D 1 ，D 2 ，···，D n )，其中R就是关系名，n就是目或度。 一个关系对应一张二维表，二维表就是关系名。 例如，下图中的整个二维表就是一个关系 目 或 度（ degree ） 二维表关系R(D 1 ，D 2 ，···，D n )中的 n 就是关系的 目 或 度 。 关系模式（ Relation Schema ） 在二维表中的行定义，即对关系的描述称为关系模式。 一般表示为（属性1，属性2，…,属性n） 例如：老师的关系模型可以表示为教师（教师号，姓名，性别，年龄，职称，所在系）。 (值)域（ domain ） 域是一组具有相同数据类型的值的集合。 二维表中每列对应一个域。 表述的是属性值的取值范围为值域。同一种类型的数据集合，都是某一个事物的值的集合。 例如：自然数、整数、{男，女}、不大于10的正整数等。 例如：上述关系中的D 1 = 学号集合 = {S3001，S3002，S4001}； D 2 = 姓名集合 = {张明，李静，赵丽} 等就是域。 元组（ tuple ） 笛卡尔积中每一个元素（d 1 ，d 2 ，···，d n ），叫作一个n元组（ n-tuple ）或简称元组。 二维表中每行对应一个元组。 关系是一张表，

理解 Java 内存模型的因果性约束 欢迎讨论 欢迎加入技术交流群186233599讨论交流，也欢迎关注笔者公众号：风火说。 规范理解 这部分的内容比较抽象，首先是一开始的定义，如下 红色下划线的内容应该是理解的关键。首先，E 是一个特定的执行序列，其由指令集合 A 以及用于对集合 A 内部存在的 PO，SO，SW，HB 排序构成。C_i 是被 E 包含的一个子集，也就是说 C_i 中的指令全部都在执行 E 的指令集合 A 中存在。 来看第二，第三和第四个红线（忽略A是无限集合的情况，无限集合意味着线程出现了死循环，永不终止，这并不是一个合理的程序），这三者合在一起理解，可以认为是 C_i 增加一个指令，就构成了 C_i+1，也就形成了新的 A_i+1 。而新的 A_i+1 结合 PO,SO,SW,HB 关系就成为了新的 E_i+1 。 接着来看后续的定义 这 5 个约束合在一起实际上是说明如何构成一个 C 集合。简单而言，C_i 是 A_i的一个子集，并且这个子集和执行轨迹E_i 拥有相同的 HB，SO 关系，且 C_i 中写入操作的写入值和 E<sub>i<

RAPIDS cuGraph库是一组图形分析，用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。 cuGraph旨在提供类似NetworkX的API，这对数据科学家来说很熟悉，因此他们现在可以更轻松地构建GPU加速的工作流程 官方文档： rapidsai/cugraph cuGraph API Reference 支持的模型： 文章目录 1 安装与背景 1.1 安装 1.2 背景 2 简单的demo 3 PageRank 1 安装与背景 1.1 安装 Conda安装，https://github.com/rapidsai/cugraph： # CUDA 10.0 conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults cugraph cudatoolkit=10.0 # CUDA 10.1 conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults cugraph cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.2 conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults cugraph cudatoolkit=10.2

盒模型 盒模型是css布局的基石，它规定了网页元素如何显示以及元素之间的相互关系。css定义所有元素都可以拥有盒子一样的外形和平面空间，即都包含content （内容区）、padding （填充区）、border （边框区）以及margin（在边界区）等四部分组成。 盒模型的作用是用来控制元素和元素或者元素和内容之间的位置关系。 盒模型的组成部分 content：元素的宽和高 padding：控制父元素和子元素之间的位置关系 控制元素和内容之间的位置关系 border：盒子的边缘 margin：控制同辈之间的位置关系 padding和margin的区别： 1、添加padding值后，会把元素的原有大小撑大（）如果让元素发现不变的话，需要在元素的宽高上面减掉所加的padding值。margin不会影响元素的实际宽高，但也会增加他的所占区域！ 2、margin 可以写负值，padding 不可以写负值。 3、margin用来控制同辈元素之间的位置关系 padding用来控制父子元素之间的位置关系 来源： CSDN 作者： 不愿人间见白头 链接： https://blog.csdn.net/m0_46398200/article/details/104482454