【自然语言处理】关系抽取 —— SOLS 讲解
SOLS
论文信息
标题:Speaker-Oriented Latent Structures for Dialogue-Based Relation Extraction
作者:Guoshun Nan, Guoqing Luo, Sicong Leng, Yao Xiao, Wei Lu
发布时间与更新时间:2021.09.11
主题:自然语言处理、关系抽取、对话场景、跨语句、DialogRE、GCN
arXiv:[2109.05182v1] Speaker-Oriented Latent Structures for Dialogue-Based Relation Extraction (arxiv.org)(version2 withdraw)
代码:frankdarkluo/SOLS (github.com)
概述
作者从分析 Sentence-level RE、Document-level RE 和 Dialogue-based RE 的难点差异入手,认为 Document-level RE 相比于 Sentence-level RE 的主要困难在于决定关系的信息跨越语句。然而,在对话场景中,多个说话人发言顺序的混乱造成的逻辑混乱(entangled logic)问题,导致模型难以确定用于判断关系的关键线索(key clue);另外
相关文章:
【自然语言处理】关系抽取 —— SOLS 讲解
SOLS 论文信息 标题:Speaker-Oriented Latent Structures for Dialogue-Based Relation Extraction 作者:Guoshun Nan, Guoqing Luo, Sicong Leng, Yao Xiao, Wei Lu 发布时间与更新时间:2021.09.11 主题:自然语言处理、关系抽取、对话场景、跨语句、DialogRE、GCN arXiv:…...
周易算卦流程c++实现
代码 #include<iostream> using namespace std; #include<vector> #include<cstdlib> #include<ctime> #include<Windows.h>int huaYiXiangLiang(int all, int& left) {Sleep(3000);srand(time(0));left rand() % all 1;while (true) {if…...
软件架构设计(十三) 构件与中间件技术
中间件的定义 其实中间件是属于构件的一种。是一种独立的系统软件或服务程序,可以帮助分布式应用软件在不同技术之间共享资源。 我们把它定性为一类系统软件,比如我们常说的消息中间件,数据库中间件等等都是中间件的一种体现。一般情况都是给应用系统提供服务,而不是直接…...
PyTorch深度学习实战——基于ResNet模型实现猫狗分类
PyTorch深度学习实战——基于ResNet模型实现猫狗分类 0. 前言1. ResNet 架构2. 基于预训练 ResNet 模型实现猫狗分类相关链接 0. 前言 从 VGG11 到 VGG19,不同之处仅在于网络层数,一般来说,神经网络越深,它的准确率就越高。但并非…...
机器学习第六课--朴素贝叶斯
朴素贝叶斯广泛地应用在文本分类任务中,其中最为经典的场景为垃圾文本分类(如垃圾邮件分类:给定一个邮件,把它自动分类为垃圾或者正常邮件)。这个任务本身是属于文本分析任务,因为对应的数据均为文本类型,所以对于此类任务我们首先…...
基于Java+SpringBoot+Vue的图书借还小程序的设计与实现(亮点:多角色、点赞评论、借书还书、在线支付)
图书借还管理小程序 一、前言二、我的优势2.1 自己的网站2.2 自己的小程序(小蔡coding)2.3 有保障的售后2.4 福利 三、开发环境与技术3.1 MySQL数据库3.2 Vue前端技术3.3 Spring Boot框架3.4 微信小程序 四、功能设计4.1 主要功能描述 五、系统实现5.1 小…...
【校招VIP】前端计算机网络之UDP相关
考点介绍 UDP是一个简单的面向消息的传输层协议,尽管UDP提供标头和有效负载的完整性验证(通过校验和),但它不保证向上层协议提供消息传递,并且UDP层在发送后不会保留UDP 消息的状态。因此,UDP有时被称为不可…...
前缀和实例4(和可被k整除的子数组)
题目: 给定一个整数数组 nums 和一个整数 k ,返回其中元素之和可被 k 整除的(连续、非空) 子数组 的数目。 子数组 是数组的 连续 部分。 示例 1: 输入:nums [4,5,0,-2,-3,1], k 5 输出:7 …...
Android获取系统读取权限
第一步在Androidifest.xml文件中加上授权语句 <uses-permission android:name"android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/><uses-permission android:name"android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE"/>并且在Application标签下添加 androi…...
输入学生成绩(最多不超过40),输入为负值时表示输入结束,统计成绩高于平均成绩的学生人数
#include<stdio.h> #define N 40 int scanfscore(int score[N]) {int i -1;do {i;printf("输入学生成绩:");scanf("%d", &score[i]);} while (score[i] > 0);return i; } int average(int score[N], int n) {int j 0;int k 0;double sum …...
【力扣周赛】第 363 场周赛(完全平方数和质因数分解)
文章目录 竞赛链接Q1:100031. 计算 K 置位下标对应元素的和竞赛时代码写法2——手写二进制中1的数量 Q2:100040. 让所有学生保持开心的分组方法数(排序后枚举分界)竞赛时代码 Q3:100033. 最大合金数(二分答…...
RocketMQ的介绍和环境搭建
一、介绍 我也不知道是啥,知道有什么用、怎么用就行了,说到mq(MessageQueue)就是消息队列,队列是先进先出的一种数据结构,但是RocketMQ不一定是这样,简单的理解一下,就是临时存储的…...
【web开发】7、Django(2)
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、部门列表二、部门管理(增删改)三、用户管理过渡到modelform组件四、modelform实例:靓号操作五、自定义分页组件六、datepick…...
Prometheus+Grafana可视化监控【Nginx状态】
文章目录 一、安装Docker二、安装Nginx(Docker容器方式)三、安装Prometheus四、安装Grafana五、Pronetheus和Grafana相关联六、安装nginx_exporter七、Grafana添加Nginx监控模板 一、安装Docker 注意:我这里使用之前写好脚本进行安装Docker,如果已经有D…...
R 语言的安装教程
一、下载相关软件 1、R 下载 官网:R: The R Project for Statistical Computing 找到中国镜像,下载快 历史版本点击这里 2、Rtools 下载 进入镜像后,点击这里 然后选择与上面下载的R版本相对应的版本即可 3、Rstudio 下载 官网࿱…...
uniapp-提现功能(demo)
页面布局 提现页面 有一个输入框 一个提现按钮 一段提现全部的文字 首先用v-model 和data内的数据双向绑定 输入框逻辑分析 输入框的逻辑 为了符合日常输出 所以要对输入框加一些条件限制 因为是提现 所以对输入的字符做筛选,只允许出现小数点和数字 这里用正则实现的小数点…...
Spring 篇
1、什么是 Spring? Spring是一个轻量级的IOC和AOP容器框架。是为Java应用程序提供基础性服务的一套框架,目的是用于简化企业应用程序的开发,它使得开发者只需要关心业务需求。常见的配置方式有三种:基于XML的配置、基于注解的配置…...
three.js简单3D图形的使用
npm init vitelatest //创建一个vite的脚手架 选择 Vanilla 之后自己处理一下 在main.js中写入 // 导入three.js import * as THREE from three// 创建场景 const scene new THREE.Scene();// 创建相机 const camera new THREE.PerspectiveCamera(45, //视角window.inner…...
spark withColumn的使用(笔记)
目录 前言: spark withColumn的语法及使用: 准备源数据演示: 完整实例代码: 前言: withColumn():是Apache Spark中用于DataFrame操作的函数之一,它的作用是在DataFrame中添加或替换列ÿ…...
PTA:7-1 线性表的合并
线性表的合并 题目输入样例输出样例 代码解析 题目 输入样例 4 7 5 3 11 3 2 6 3输出样例 7 5 3 11 2 6 代码 #include<iostream> #include<vector> using namespace std;bool checkrep(const vector<int>& arr, int x) {for (int element : arr) {i…...
【位运算】消失的两个数字(hard)
消失的两个数字(hard) 题⽬描述:解法(位运算):Java 算法代码:更简便代码 题⽬链接:⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述: 给定⼀个数组,包含从 1 到 N 所有…...
第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明
AI 领域的快速发展正在催生一个新时代,智能代理(agents)不再是孤立的个体,而是能够像一个数字团队一样协作。然而,当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现,导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...
相机从app启动流程
一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...
IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案
随着新能源的快速发展,光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域,IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选,但在长期运行中,例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...
06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达
深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...
深度学习习题2
1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...
保姆级教程:在无网络无显卡的Windows电脑的vscode本地部署deepseek
文章目录 1 前言2 部署流程2.1 准备工作2.2 Ollama2.2.1 使用有网络的电脑下载Ollama2.2.2 安装Ollama(有网络的电脑)2.2.3 安装Ollama(无网络的电脑)2.2.4 安装验证2.2.5 修改大模型安装位置2.2.6 下载Deepseek模型 2.3 将deepse…...
vulnyx Blogger writeup
信息收集 arp-scan nmap 获取userFlag 上web看看 一个默认的页面,gobuster扫一下目录 可以看到扫出的目录中得到了一个有价值的目录/wordpress,说明目标所使用的cms是wordpress,访问http://192.168.43.213/wordpress/然后查看源码能看到 这…...
怎么让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,
为了数据安全,让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,导出的图像就不会拖到comfyui中加载出来工作流。 ComfyUI的目录下node.py 直接移除 pnginfo(推荐) 在 save_images 方法中,删除或注释掉所有与 metadata …...
Unity VR/MR开发-VR开发与传统3D开发的差异
视频讲解链接:【XR马斯维】VR/MR开发与传统3D开发的差异【UnityVR/MR开发教程--入门】_哔哩哔哩_bilibili...
