三元组抽取在实际应用中如何处理语义模糊性?
在实际应用中,三元组抽取面临语义模糊性的问题,这主要体现在输入文本的非规范描述、复杂句式以及多义性等方面。为了有效处理这种模糊性,研究者们提出了多种方法和技术,以下是一些关键策略:
-
基于深度学习的方法
深度学习模型,如BERT和GPT等预训练模型,被广泛应用于处理语义模糊性问题。例如,BERT通过双向Transformer架构,能够更好地捕捉上下文信息,从而提高对模糊语义的理解能力。此外,GPT-3等大型语言模型也展示了在少量样本学习中的强大性能,能够通过少量的训练数据解决模糊语义问题。 -
模糊逻辑与三角模糊数
在模糊逻辑框架下,三角模糊数(如三角模糊数的隶属函数)被用来量化模糊性。例如,通过将模糊术语转换为三角模糊数,可以更精确地表示模糊概念。此外,基于模糊逻辑的方法还可以通过去模糊化中心模型计算模糊值,从而将模糊信息转化为清晰的输出。 -
知识图谱与本体构建
知识图谱和本体构建在处理语义模糊性方面具有重要作用。例如,在本体构建过程中,通过选择性约束和类成员资格分析,可以减少模糊性带来的冗余问题。此外,知识图谱结合自然语言处理技术,可以更灵活地表示复杂和模糊的信息。 -
多义性消解与语义角色标注
多义性是语义模糊性的核心问题之一。通过语义角色标注(SRL)技术,可以识别句子中的动词及其对应的主语和宾语关系,从而减少歧义。此外,通过加权解析和生成随机语法等策略,可以进一步优化解析结果。 -
数据预处理与特征提取
数据预处理和特征提取是解决语义模糊性的基础步骤。例如,在法律领域的三元组抽取中,通过命名实体识别技术和词嵌入技术提取特征,可以提高模型对模糊语义的处理能力。此外,针对中文短文本的关系抽取研究也表明,通过词嵌入和知识增强的方法可以有效处理模糊语义。 -
模糊决策方法
在某些特定场景中,模糊决策方法被用来处理语义模糊性。例如,mF-极模糊TOPSIS方法结合了mF语义和TOPSIS技术,能够处理多标准决策制定中的模糊性和不确定性。 -
模糊搜索与相似度计算
在数据库查询中,通过计算字符串共享的三元组数量来衡量相似性,可以有效应对输入错误和模糊性。 -
结合人类反馈与模型优化
通过人工标注和模型优化相结合的方式,可以提高三元组抽取的准确性。例如,在实验中手动为抽取的三元组分配正确性标签,并通过推理规则增强信息性。
三元组抽取在处理语义模糊性时需要综合考虑深度学习、模糊逻辑、知识图谱、数据预处理等多种方法。这些方法不仅能够提高模型对模糊语义的理解能力,还能在实际应用中实现更高效的信息抽取和知识表示。
相关文章:
三元组抽取在实际应用中如何处理语义模糊性?
在实际应用中,三元组抽取面临语义模糊性的问题,这主要体现在输入文本的非规范描述、复杂句式以及多义性等方面。为了有效处理这种模糊性,研究者们提出了多种方法和技术,以下是一些关键策略: 基于深度学习的方法 深度学…...
代码随想录刷题day16|(哈希表篇)349.两个数组的交集
目录 一、哈希表理论基础 二、集合set在哈希法中的应用 三、相关算法题目 四、相关知识点 1.set集合特点和常用方法 1.1 set集合概述 1.2 set集合特点 1.3 常用方法 2.set集合转换成数组 法1:另新建一个数组 法2:将结果集合转为数组 ▲ 3.数组…...
浅谈Redis
2007 年,一位程序员和朋友一起创建了一个网站。为了解决这个网站的负载问题,他自己定制了一个数据库。于2009 年开发,称之为Redis。这位意大利程序员是萨尔瓦托勒桑菲利波(Salvatore Sanfilippo),他被称为Redis之父,更…...
整数的个数(信息学奥赛一本通-1067)
【题目描述】 给定k(1<k<100)个正整数,其中每个数都是大于等于1,小于等于10的数。写程序计算给定的k个正整数中,1,5和10出现的次数。 【输入】 输入有两行:第一行包含一个正整数k,第二行包含k个正整数…...
macos的图标过大,这是因为有自己的设计规范
苹果官方链接:App 图标 | Apple Developer Documentation 这个在官方文档里有说明,并且提供了sketch 和 ps 的模板。 figma还提供了模板: Figma...
C++17 命名空间的新特性:简化与优化的典范
文章目录 1. 简化的嵌套命名空间1.1 背景与问题1.2 C17的解决方案1.3 实际应用场景1.4 注意事项 2. 声明多个名称的using声明2.1 背景与问题2.2 C17的解决方案2.3 实际应用场景2.4 注意事项 3. 属性命名空间的简化3.1 背景与问题3.2 C17的解决方案3.3 实际应用场景3.4 注意事项…...
使用python-docx包进行多文件word文字、字符批量替换
1、首先下载pycharm。 2、改为中文。 3、安装python-docx包。 搜索包名字,安装。 4、新建py文件,写程序。 from docx import Documentdef replace1(array1):# 替换词典(标签值按实际情况修改)dic {替换词1: array1[0], 替换…...
模块初阶学习
当我们在过去想要实现一个功能时,例如Swap交换函数时,我们需要不断考虑参数的正确与否。如果是在c语言,我们还需要不断更改函数名字,以防止函数名重复。在c我们可以通过函数名重载解决这个问题,但还是有一些小问题&…...
华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程
1. 背景介绍 随着人工智能技术的快速发展,目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5 是一种高效的目标检测模型,凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。 华为 Ascend 推理框架(ACL)是 Ascend CANN 软件…...
16.好数python解法——2024年省赛蓝桥杯真题
问题描述 一个整数如果按从低位到高位的顺序,奇数位(个位、百位、万位…)上的数字是奇数,偶数位(十位、千位、十万位…)上的数字是偶数,我们就称之为“好数”。 给定一个正整数N,请计算从1到N一共有多少个好数。 输入格式 一个整数N。 输出格式 一个整数代表答案。 样例输入 1 …...
在WSL使用gnome终端
默认在windows11环境下使用WSL会打开windows终端,如果想要使用gnome终端可以进行如下操作 确保 WSLg 已启用: WSLg 默认在 Windows 11 和最新版本的 WSL 2 中启用。 检查 WSL 版本: wsl --list --verbose 如果未启用 WSLg,请更…...
评估篇| 大模型评测综述
在传统的自然语言任务下,如分类等,经常会用精确率、F1等指标,来评测模型的好坏。随着大模型技术研究的快速发展,以往的指标,对于大模型评估显得过于单薄。如何准确地评估大语言模型在不同维度的能力水平,已经成为当前研究的热点问题。为了全面考察大语言模型的有效性,研…...
Ubuntu下载zenodo文件Ubuntu download zenodo
一般数据集文件会比较大,直接下载单个压缩包很慢。可以使用代码多线程下载小文件。 环境 Ubuntu22.04 示例代码 pip3 install zenodo_get zenodo_get https://zenodo.org/records/13715870参考 https://github.com/dvolgyes/zenodo_get...
OpenHarmony 5.0.2 Release来了!
版本概述 OpenHarmony 5.0.2 Release版本对标准系统的能力进行持续完善,以快速迭代的方式推出API 14,相比5.0.1 Release版本,重点做出了如下特性新增或增强: 进一步增强ArkUI、图形图像的能力,提供更多组件的高级属性…...
蓝桥杯3519 填充 | 分类讨论
题目传送门 很简单,遍历一次字符串,将‘?’作为0或1处理,发现00和11统计次数即可。 s str(input()) cnt 0 arr [00, 11, 0?, ?0, 1?, ?1, ??] i0 while i < len(s)-1:if s[i:(i2)] in arr:i 2cnt 1else:i 1 print(cnt)END✨...
均值(信息学奥赛一本通-1060)
【题目描述】 给出一组样本数据,包含n个浮点数,计算其均值,精确到小数点后4位。 【输入】 输入有两行,第一行包含一个整数n(n小于100),代表样本容量;第二行包含n个绝对值不超过1000的…...
Windows Docker Desktop安装及使用 Docker 运行 MySQL
Docker Desktop是Docker的官方桌面版,专为Mac和Windows用户设计,提供了一个简单易用的界面来管理和运行Docker容器。它集成了Docker引擎,为开发人员提供了一个快速、可靠、可扩展的方式来构建、运行和管理应用。DockerDesktop的优势在于&…...
关于使用微服务的注意要点总结
一、防止过度设计 微服务的拆分一定要结合团队人员规模来考虑,笔者就曾遇到过一个公司的项目,是从外部采购回来的,微服务划分为十几个应用,我们在此项目基础上进行自行维护和扩展。由于公司业务规模不大,而且二次开发的…...
对于RocksDB和LSM Tree的一些理解
LSM Tree的读写过程 HBase、LevelDB,rocksDB(是一个引擎)底层的数据结构是LSM Tree适合写多读少的场景,都是追加写入内存中的MemTable,写入一条删除(或修改)标记,而不用去访问实际的…...
Pyecharts之特殊图表的独特展示
在数据可视化的世界里,除了常见的柱状图、折线图、饼图等,还有一些特殊的图表可以为我们带来独特的展示效果,帮助我们以更有趣、更直观的方式呈现数据。Pyecharts 为我们提供了多种特殊图表的绘制功能,本文将介绍象形图、水球图和…...
【Uniapp-Vue3】动态设置页面导航条的样式
1. 动态修改导航条标题 uni.setNavigationBarTitle({ title:"标题名称" }) 点击修改以后顶部导航栏的标题会从“主页”变为“动态标题” 2. 动态修改导航条颜色 uni.setNavigationBarColor({ backgroundColor:"颜色" }) 3. 动态添加导航加载动画 // 添加加…...
图像处理算法研究的程序框架
目录 1 程序框架简介 2 C#图像读取、显示、保存模块 3 C动态库图像算法模块 4 C#调用C动态库 5 演示Demo 5.1 开发环境 5.2 功能介绍 5.3 下载地址 参考 1 程序框架简介 一个图像处理算法研究的常用程序逻辑框架,如下图所示 在该框架中,将图像处…...
c语言操作符(详细讲解)
目录 前言 一、算术操作符 一元操作符: 二元操作符: 二、赋值操作符 代码例子: 三、比较操作符 相等与不相等比较操作符: 大于和小于比较操作符: 大于等于和小于等于比较操作符: 四、逻辑操作符 逻辑与&…...
神经网络|(四)概率论基础知识-古典概型
【1】引言 前序学习了线性回归的基础知识,了解到最小二乘法可以做线性回归分析,但为何最小二乘法如此准确,这需要从概率论的角度给出依据。 因此从本文起,需要花一段时间来回顾概率论的基础知识。 【2】古典概型 古典概型是我…...
省市区三级联动
引言 在网页中,经常会遇到需要用户选择地区的场景,如注册表单、地址填写等。为了提供更好的用户体验,我们可以实现一个三级联动的地区选择器,让用户依次选择省份、城市和地区。 效果展示: 只有先选择省份后才可以选择…...
阿里云服务器部署windows随手笔记(Vue+SpringBoot)
服务器管理 创建管理实例 阿里云登录 - 欢迎登录阿里云,安全稳定的云计算服务平台 注意:需要开放端口: 点击实例ID/名称——安全组——安全组列表——管理规则—— 安全组详情——入方向——手动添加端口号(例如目的8080&…...
79,【3】BUUCTF WEB [GXYCTF2019]BabysqliV3.0
进入靶场 现在做多了其他类型,老喜欢这个页面了,老朋友admin password 老规矩,桌面有啥就传啥 第一次点击上传什么都不显示 点了两次就有下面开头的那段话了 他在最后还偷偷骂了一句 确实连不上 再回顾一下题目 buuctf打不开了 只能看别人…...
【问题】Chrome安装不受支持的扩展 解决方案
此扩展程序已停用,因为它已不再受支持 Chromium 建议您移除它。详细了解受支持的扩展程序 此扩展程序已停用,因为它已不再受支持 详情移除 解决 1. 解压扩展 2.打开manifest.json 3.修改版本 将 manifest_version 改为3及以上 {"manifest_ver…...
【AI日记】25.01.25
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】【读书与思考】 AI kaggle 比赛:Forecasting Sticker Sales 读书 书名:法治的细节 律己 AI:8 小时,良作息:00:30-8:30, 良短视频&…...
C语言程序设计:算法程序的灵魂
文章目录 C语言程序设计:算法程序的灵魂算法数据结构程序数据结构算法数值运算算法非数值运算算法 简单的算法举例【例2.1】求12345【例2.2】有50个学生,要求输出成绩在80分以上的学生的学号和成绩 简单的算法举例【例2.3】判定2000—2500年中的每一年是…...
jupyter配置说明
使用以下命令修改jupyter的配置文件参数: vim /root/.jupyter/jupyter_lab_config.py #这里填写远程访问的IP名,填*则默认是主机IP名 c.ServerApp.ip * # 这里的密码填写上面生成的密钥 c.ServerApp.password ************************************…...
医学图像分割 sliver07_肝脏数据集处理
医学图像分割 sliver07_肝脏数据集处理 先简单介绍一下sliver07 数据集 Sliver07 数据集 Sliver07 (Segmentation of the Liver Competition 2007) 是由 MICCAI(医学图像计算与计算机辅助干预学会)组织的经典医学图像分割数据集,主要用于肝…...
1.25寒假作业
web:[UUCTF 2022 新生赛]ez_rce 打开环境,先理解代码,注重代码审计的能力 定义以get传参的方式传参code函数,所以后面我们肯定要以’code...‘的方式去实现操作,后面禁用了一系列的字符,包括执行函数和一些…...
gorm中关于事务的一些东西
对于赶时间friends,可以只看每个问题的前几点,不用看后面的代码示例!!! 一. tx : db.Begin()开启事务后,怎么结束或者是关闭事务,是通过tx.Rollback()还是tx.Commit()? 在 GORM 中,…...
【Flask】在Flask应用中使用Flask-Limiter进行简单CC攻击防御
前提条件 已经有一个Flask应用。已经安装了Flask和redis服务。 步骤1:安装Redis和Flask-Limiter 首先,需要安装redis和Flask-Limiter库。推荐在生产环境中使用Redis存储限流信息。 pip install redis Flask-Limiter Flask-Limiter会通过redis存储限…...
竞赛算法总结
滑动窗口 1. 数据规模通常是10的5次方 2. 通常用于与字串相关的问题 3. 通常与哈希表配合 查看当前元素的状态 蓝桥_15. 挑选子串-CSDN博客 蓝桥_全部都有的子序列-CSDN博客 ai总结: 滑动窗口算法虽然很强大,但它的解题思路和实现上也有一些关键点可以注意。以下是一…...
记交叉编译asio_dtls过程
虽然编译成功了,但是还是有一些不妥的地方,参考一下就行了。 比如库的版本选择就有待商榷,我这里不是按照项目作者的要求严格用对应的版本编译的,这里也可以注意一下。 编译依赖库asio 下载地址, 更正一下,我其实用…...
【PyCharm】将包含多个参数的 shell 脚本配置到执行文件来调试 Python 程序
要配置 PyCharm 以使用包含多个参数的 shell 脚本(如 run.sh)来调试 Python 程序,您可以按照以下步骤操作: 创建一个新的运行/调试配置: 在 PyCharm 中,点击“运行”菜单旁边的齿轮图标,选择“…...
PID如何调试,如何配置P,I,D值,如何适配pwm的定时器配置,如何给小车配电源
首先你要搞清楚PID公式原理 PID算法解析PID算法解析_pid滤波算法-CSDN博客 然后你要明白调试原理 首先要确定一个电源 电源决定了你后面调试时电机转动速度大小和pwm占空比的关系,电源电压越大那要转到同一速度所需的占空比越小,反之电源电压越小那要…...
微服务学习-Nacos 注册中心实战
1. 注册中心的设计思路 1.1. 微服务为什么会用到注册中心? 服务与服务之间调用需要有服务发现功能;例如订单服务调用库存服务,库存服务如果有多个,订单服务到底调用那个库存服务呢(负载均衡器)࿰…...
音频 PCM 格式 - raw data
文章目录 raw 音频格式:PCM其他音频格式:mp31. 无损压缩音频(类比 PNG 图像)2. 有损压缩音频(类比 JPEG 图像) 试了一下科大讯飞的音频识别云 api,踩了点坑 与本文无关:讯飞的 api 使…...
什么是波士顿矩阵,怎么制作?AI工具一键生成战略分析图!
当今商业环境瞬息万变,每个企业都面临着越来越多的挑战与机遇。如何科学合理地进行战略管理,成为了每个企业决策者必须直面的重要课题。 在众多战略管理框架中,波士顿矩阵作为一种经典的战略管理工具,因其简洁明了的分析方式而广…...
基于微信小程序的助农扶贫系统设计与实现(LW+源码+讲解)
专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌。 技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、小程序、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容:…...
Maui学习笔记-SignalR简单介绍
SignalR是ASP.NET Core中的一个库,支持服务器与其连接的客服端之间的双象通信,它允许服务器立即将更新的消息推送到客服端,而不是要求客户端轮询服务器来获取更新 创建项目 使用SignalR在服务器实时发送消息给客服端,客服端拿到消息后在UI页面更新 首先创建一个Web API项目 …...
【学习笔记】深度学习网络-深度前馈网络(MLP)
作者选择了由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 三位大佬撰写的《Deep Learning》(人工智能领域的经典教程,深度学习领域研究生必读教材),开始深度学习领域学习,深入全面的理解深度学习的理论知识。 在之前的文章中介绍了深度学习中用…...
C#,入门教程(05)——Visual Studio 2022源程序(源代码)自动排版的功能动画图示
上一篇: C#,入门教程(04)——Visual Studio 2022 数据编程实例:随机数与组合https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/123533838https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/123533838 新来的徒弟们交上来的C#代码&#…...
每日进步一点点(网安)
1.1 level5 查看源码关键部分 $str strtolower($_GET["keyword"]); $str2str_replace("<script","<scr_ipt",$str); $str3str_replace("on","o_n",$str2);<input namekeyword value".$str3.">关键…...
代理模式 - 代理模式的应用
引言 代理模式(Proxy Pattern)是一种结构型设计模式,它允许你提供一个代理对象来控制对另一个对象的访问。代理对象通常会在客户端和目标对象之间起到中介的作用,从而可以在不改变目标对象的情况下,增加额外的功能或控…...
机器学习-线性回归(对于f(x;w)=w^Tx+b理解)
一、𝑓(𝒙;𝒘) 𝒘T𝒙的推导 学习线性回归,我们那先要对于线性回归的表达公示,有所认识。 我们先假设空间是一组参数化的线性函数: 其中权重向量𝒘 ∈ R𝐷 …...
【Salesforce】审批流程,代理登录 tips
审批流程权限 审批流程权限问题解决方案代理登录代理登录后Logout 审批流程权限 前几天,使用审批流程,但是是两个sandbox,同样的配置,我有管理员权限。但是profile不是管理员,只是通过具备管理员权限的permission set…...