关系抽取论文阅读笔记

智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取

本文将详细讲解如何利用大模型实现知识图谱的自动化构建，包括实体识别、关系抽取和图谱更新，并提供可运行的示例代码和相关配图。引言

·2025-03-26 12:04

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。几何条件编码Cross-attention：针对顺序数据，适合处理文本标记和边界框等可变长度输入。Additiveencoderbranch：对于地图等网络状规则数据，能够有效保留空间结构。对于文本按照模版构建：“Adrivingsceneat{locatio

寻丶幽风·2025-03-23 22:02

GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO

前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO)，我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。这应该是第一个前端用DSO的高斯SLAM，不知道这个系统的组合能不能打得过ORB-SLAM3，以及对DSO会做出怎么样的改进以适应高斯地图，接下来就看一下吧！GishelloG^s_ihelloGishello我是红色文章目录前言1.背景介绍2.关键内容2.1SLAMmodule2.2Dense

zenpluck·2025-03-21 17:29

SciER：首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集

2024-10-28，为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破，提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集，这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义

·2025-03-19 16:18

论文阅读笔记——QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

QLoRA论文4-bit标准浮点数量化常见的量化技术是最大绝对值量化：XInt8=round(127absmax(XFP32)XFP32)=round(cFP32,XFP32)式(1)X^{Int8}=round(\frac{127}{absmax(X^{FP32})}X^{FP32})=round(c^{FP32},X^{FP32})\qquad\qquad\text{式(1)}XInt8=ro

寻丶幽风·2025-03-16 08:15

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism)，来计算出一对图之间的相似度评分。（核心创新点）论文证明了该模型在不同领域的有效性，包括具有挑战性的基于控制流图(control

游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

论文阅读笔记——π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control

π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert，并结合了flowmatching方法训练的自回归模型，能够直接输出模型的actionchunk（50）。π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布，这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务，同时具备处理多模态数据的能力。架构受到Transfusion的启发：通过单一Transformer处理多目标任务

寻丶幽风·2025-03-13 01:33

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积，且人类演示可能是非平稳的，提出了ACT（ActionChunkingwithTransformers）方法。ActionChunking模仿学习中，compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

Self-Attentive Sequential Recommendation论文阅读笔记

SASRec论文阅读笔记论文标题：Self-AttentiveSequentialRecommendation发表于：2018ICDM作者：Wang-ChengKang,JulianMcAuley论文代码

调包调参侠·2025-03-05 06:39

什么是预训练？

一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据，以至于模型不能从中学习到有用的规律（标注资源稀缺，无大数据支持）举例：想对一批法律领域的文件进行关系抽取，就需要投入大量的精力（意味着时间和金钱的大量投入

卡卡大怪兽·2025-03-04 23:44

论文阅读笔记2

OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率，并揭示了数据结构和访存模式对CNN的性能影响。并提出了优化方法。2方法介绍2.1Benchmarks数据集：MNIST，CIFAR，ImageNetCNN：AlexNet，ZFNet，VGG2.2实验设置CPU：IntelXe

sixfrogs·2025-03-03 03:59

大模型隐空间推理论文阅读笔记

文章目录TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介1.1摘要1.2引言TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介机构：Meta代码：任务:特点:方法:1.1摘要现状：大语言模型往往局限在“languagespace"进行推理，在解决

猴猴猪猪·2025-03-03 03:57

【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总_大模型在代码缺陷检测领域的应用实践(1)

本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向，深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。

2401_84972910·2025-03-03 02:24

论文阅读笔记——Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process

以前的method是输入视频输出视频或者输入视频和action学习action，该方法认为action，video和othercondition具有一定联系，所以一次性对所有的进行jointdenoise。网络结构采用MaskedMulti-headAttention关联不同模态，使用DiT的backbone。

寻丶幽风·2025-02-28 21:15

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

论文阅读笔记1——DARTS：Differentiable Architecture Search可微分架构搜索（一）（论文翻译学习）

DARTS：DifferentiableArchitectureSearch可微分架构搜索（一）DARTS：DifferentiableArchitectureSearch（一）ABSTRACT摘要1.INTRODUCTION介绍2.可微的结构搜索加油加油！如果你感觉你现在很累，那么恭喜你，你现在正在走上坡路！让我们一起加油！欢迎关注我的讲解视频，让我们一起学习：Bilibili主页：https:

fuhao7i·2025-02-25 05:37

【CCM-SLAM论文阅读笔记】

CCM-SLAM论文阅读笔记整体框架结构如图所示：单智能体只负责采集图像数据，运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图，由于单智能体计算资源有限，负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。

随机取名字·2025-02-22 02:07

Python中LLM的知识图谱构建：动态更新与推理

文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.

二进制独立开发·2025-02-20 09:35

基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取

句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务，它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。HanLP是一款功能强大的中文自然语言处理工具包，提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、依存句法分析等。

梦落青云·2025-02-19 12:10

【论文阅读笔记|EMNLP2023】DemoSG: Demonstration-enhanced Schema-guided Generation for Low-resource Event Ext

论文题目：DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源：EMNLP2023论文链接：2023.findings-emnlp.121.pdf(aclanthology.org)代码链接：https://github.com/GangZhao98/DemoSG0摘要当前大多数

Rose sait·2025-02-10 03:57

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

python 命名实体识别_Python NLTK学习11（命名实体识别和关系抽取）

PythonNLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)发表于:2017年7月27日阅读:18262除特别注明外，本站所有文章均为小杰Code原创本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记

weixin_39630762·2025-01-29 14:04

论文阅读笔记（9）——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》

1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco

StriveQueen·2025-01-26 08:32

论文阅读笔记：AI+RPA

文章目录论文题目下载地址论文摘要论文题目Challengesandopportunities:ImplementingRPAandAIinfrauddetectioninthebankingsector下载地址点击这里下载论文摘要在银行业中，将机器人流程自动化（RPA）和人工智能（AI）集成用于欺诈检测是一项重大变革，既带来了挑战，也带来了机遇。随着金融机构面临日益复杂的欺诈企图，RPA和AI成为

几道之旅·2025-01-21 07:06

论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger

WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim

__Sunshine__·2024-09-11 21:59

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无

小夏refresh·2024-09-11 20:50

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采

慘綠青年627·2024-09-06 10:44

A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】

此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~论文主要内容：建立XL-MIMO模型，考虑NUSW信道和非平稳性；基于近场信道模型，分析性能（SNRscalinglaws，波束聚焦、速率、DoF）XL-MIMO设计问题：信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化：UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳（可视区域

Cc小跟班·2024-09-03 08:22

能力越小责任越小YA·2024-09-02 00:37

Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记

YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论，包括OpenAISora团队负责人，谢赛宁，好像还有杨植麟

Rising_Flashlight·2024-09-01 20:46

NLP学习——信息抽取

常见的信息抽取任务有三类：实体抽取、关系抽取、事件抽取。1、实体抽取从一段文本中抽取出文本内容并识别为预定义的类别。

P-ShineBeam·2024-08-27 01:36

Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记

ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配（CFM)，一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标，用于扩散模型中的随机流，但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目

猪猪想上树·2024-08-23 03:06

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练，将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征

深视·2024-02-24 10:28

【无标题】

实体识别和关系抽取：从数据中识别出实体（如人、地点、概念等）和它们之间的关系。构建图谱：将实体和关系组织成图谱结构，通常使用图数据库来存储。自然语言处理（NLP）：分

Komorebi_9999·2024-02-20 20:13

windows下GitHub中.sh文件下载的问题解决方案

比如实体关系抽取项目中的数据集下载问题：对于.sh格式的文件安装需要sh命令，而sh指令是git系统下的操作指令。

Anpedestrian·2024-02-20 12:18

【论文阅读笔记】（2015 ICML）Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent

小吴同学真棒·2024-02-20 08:26

使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记

目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文：Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速

hijackedbycsdn·2024-02-20 07:47

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations

ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations，简称CLSA）。以下是对摘要的解析：问题陈述：表征学习（representationlearning）已在对比学习方法的推动

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-19 13:11

使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure 论文阅读笔记

原文：Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作，拓展到表面自由流，并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是，它的模板不是均匀的，

hijackedbycsdn·2024-02-19 13:08

PointMixer论文阅读笔记

MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构，比起Transformer和CNN的节构笨重，MLP-mixer不仅节构简单，而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳，PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时，还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。

ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

DCNNs之DNA论文阅读笔记

Article:DeepConvolutionalNeuralNetworkArchitectureWithReconfigurableComputationPatternsJournalTitle:IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)SystemsIssue:No.08-Aug.(2017vol.25)ISSN:1063-8210pp

苏十一0421·2024-02-15 08:46

低资源学习与知识图谱：构建与应用

目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用

cooldream2009·2024-02-14 10:21

【医学知识图谱自动补全关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对

生成模型+医学知识图谱=发现三元组新关系实体对提出背景问题：如何自动发现并生成医疗领域中未被标注的实体关系三元组？CRVAE模型提出背景论文：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220010以条件关系变分自编码器（CRVAE）模型为基础，解决关系医疗实体对发现问题，并生成新的、有意义的医疗实体对。尽管有些疾病与症状之间的关系已经被广泛记录，但仍然

Debroon·2024-02-13 23:45

【论文阅读笔记】UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING FOR TIME SERIES WITH TEMPORAL NEIGHBORHOOD CODING

UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGFORTIMESERIESWITHTEMPORALNEIGHBORHOODCODINGABSTRACT 本文提出了一种自监督框架，名为“时间邻域编码”（TemporalNeighborhoodCoding，TNC），用于学习非平稳时间序列的可泛化表示。该方法利用信号生成过程的局部平滑性来定义具有平稳性质的时间邻域。通过使用去偏差对

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-13 11:39

Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision 论文阅读

【论文阅读笔记】DeepLearningWorkloadSchedulinginGPUDatacenters:Taxonomy,ChallengesandVision论文链接GPU数据中心的DL工作负载调度

牛码当驴·2024-02-13 02:31

论文阅读笔记 RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking

论文阅读笔记RPT:LearningPointSetRepresentationforSiameseVisualTracking综合了可形变卷积、RepPoints检测、多层级卷积特征等思想论文地址代码地址现有跟踪方法中存在的问题现有的跟踪方法往往采用矩形框或四边形来表示目标的状态

faverr·2024-02-09 03:38

SpanDB: A Fast, Cost-Effective LSM-tree Based KV Store on Hybrid Storage——论文泛读

FAST2021Paper论文阅读笔记整理问题键值（KV）存储支持许多关键的应用和服务。它们在内存中执行快速处理，但通常受到I/O性能的限制。

妙BOOK言·2024-02-08 03:09

DyTIS: A Dynamic Dataset Targeted Index Structure Simultaneously Efficient for Search, Inse...——论文泛读

EuroSys2023Paper论文阅读笔记整理问题在现实生活中，许多数据集都是复杂且动态的，即它们的键密度在整个键空间上变化，它们的键分布随时间变化。