relations

使用Protege进行本体构建(实践)

游戏本体对于这里的本体，我们可以定义四种类型的本体对象：self-standing(独立式类)，modifiers(修饰式类)，relations(关系或者对象属性、数据属性)、definable(可定义类
liqq234·2023-02-06 07:38

2019-12-13

video_room=718&type=3&server_id=1&relations_parent_id=5615&relations_from_type=8&from=timeline&isappinstalled
优减品牌创始人黄艳·2023-02-03 22:29

Micro-Expression Classification based on Landmark Relations with Graph AttentionConvolutionalNetwork

2021CVPR研究内容及背景文章贡献•我们提出了一种端到端地标辅助的双流图形注意力卷积网络，该网络将地标点位置和光流信息相结合，对面部微表情进行分类。•我们设计了一个图来提取时间信息使用三帧结构。我们使用两个流图的注意网络，一个用于节点位置，另一个用于光流补丁信息，然后将它们融合。我们描述了一种基于光流幅值从视频中自动选择高强度表达帧的方法。•我们在两个公开可用的数据集上为3类和5类面部微表情提
福芙芙_growing·2023-02-03 16:41

django基本命令使用

django-adminstartproject文件名创建应用的命令如下：pythonmanage.pystartapp应用名启动django的命令如下：pythonmanage.pyrunserverORM框架的简单介绍：Object:对象-类Relations
简单可靠才可信·2023-01-31 13:37

JAVA面试算法题

输入：一组服务依赖关系list，('A','B')表示A会调用B服务service_relations=[('A','B'),('A','C'),('B',
低调的贝斯·2023-01-29 05:59

目标检测、谓词组合网络检测和显著性检测——day62 读论文: Multi-task Compositional Network for Visual Relationship Detection

Multi-taskCompositionalNetworkforVisualRelationshipDetection1Introduction2RelatedWork3TheMCN（多任务组合网络）3.1TheProbabilisticModelofMCN3.2TheArchitectureofMCN3.2.1ObjectDetector3.2.2Relations
想太多!·2023-01-13 16:23

NLP信息提取

InformationExtraction简介抽取实体(entities):·通用性：人(person),地名(location),时间(time)·专业性：医疗领域(蛋白质，疾病，药物)抽取关系(relations
落花逐流水·2023-01-13 07:35

TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking论文解读

TPLinker:Single-stageJointExtractionofEntitiesandRelationsThroughTokenPairLinkingpaper：TPLinker:Single-stageJointExtractionofEntitiesandRelationsThroughTokenPairLinking(aclanthology.org)code：131250208
Trouble..·2023-01-12 16:30

Joint Extraction of Entities, Relations, and Events via Modeling Inter-Instance and Inter-Label论文解读

JointExtractionofEntities,Relations,andEventsviaModelingInter-InstanceandInter-LabelDependenciespaper
Trouble..·2023-01-11 07:54

Java版本TransE代码的学习

FB15k(github.com)TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData(nips.cc)输入1.数据集S2.Entities集合E3.Relations
woshiwu6666·2023-01-08 17:11

unsupported relations for schema

预加载Preload()的参数是结构体的字段名称，而不是表名，如果写成了表名就会报unsupportedrelationsforschema错误。typeUserstruct{gorm.ModelUsernamestringOrders[]Order}typeOrderstruct{gorm.ModelUserIDuintPricefloat64}//查找user时预加载相关Orderdb.Pre
·2023-01-04 23:49

【论文阅读】Weakly Supervised Learning of Instance Segmentation with Inter-pixel Relations

一篇经典的弱监督分割论文，发表在CVPR2019上面论文标题：WeaklySupervisedLearningofInstanceSegmentationwithInter-pixelRelations作者信息：代码地址：https://github.com/jiwoon-ahn/irnAbstract作者提出了一种实例弱监督分割的模型：训练分类模型获得seeds，然后expansion获得更清晰
阿委困的不能行·2023-01-03 11:27

论文笔记二：Weakly Supervised Learning of Instance Segmentation with Inter-pixel Relations

论文题目：基于像素间关系的弱监督语义分割（WeaklySupervisedLearningofInstanceSegmentationwithInter-pixelRelations）论文来源：2019[CVPR]http://arxiv.org/pdf/1904.05044目录一、简介二、网络模型1、整体框架2、基础网络3、IRNet三、训练数据的获取四、损失函数的设计五、网络输出与后续处理1、
snail82·2022-12-30 01:40

Knowledge Graph表示学习--TransE系列

知识图谱是由实体（entity）和关系（relations:不同类型的边）构成的多关系图。
hy_jz·2022-12-26 04:17

gorm 表初始化报错、外键报错：define a valid foreign key for relations or implement the Valuer/Scanner interface

gorm外键的规范性写法示例：typeDtProjectstruct{gorm.ModelNamestring`json:"name"form:"name"gorm:"column:name;comment:;type:varchar(191);"`}typeDtProjectWorkerRelstruct{gorm.ModelProjectIduint`json:"projectId"gorm:
招手熊·2022-12-22 07:03

SNRI Subgraph Neighboring Relations Infomax for Inductive Link Prediction on Knowledge Graphs

摘要知识图的归纳链接预测旨在预测不可见实体之间的缺失链接，即训练阶段未显示的实体。以前的大多数工作都学习实体特定于实体的嵌入，这不能处理看不见的实体。最近的几种方法利用封闭子图来获得归纳能力。然而，这些工作都只考虑了子图的封闭部分，没有考虑子图的完全邻近关系，导致部分邻近关系被忽略，稀疏子图难以处理。为了解决这个问题，我们提出了子图相邻关系Infomax(SNRI)，它从节点特征的相邻关系特征和稀
小蜗子·2022-12-14 07:58

ECCV 2020 《Propagating Over Phrase Relations for One-Stage Visual Grounding》论文笔记

目录简介动机贡献方法实验简介本文出自香港大学的sibei，二作是中山大学李冠斌老师下载链接动机Phraselevelvisualgrounding具有两个challenge：①大量的、可变的视觉内容，多样的短语描述（不同的短语描述可能指向同一个bbox，eg：穿红衣服的男子、拉小提琴的男子。。。）；②短语关系推理中存在明确的引用（顺序？）。现有方法分为两类：①大多数方法不建模短语之间的关系，而关注
NeverMoreH·2022-12-12 19:57

Extraction of Entities and Relations调研

ExtractionofEntitiesandRelations调研，后面将推出基于StanfordParser的具体实现PhraseDependencyParsing•Alotofproductfeaturesarephrases•Phrasedependencyparsingextendstraditionaldependencyparsingtophraselevel•Relationext
LarryNLPIR·2022-12-08 02:07

[ACL2017]Going out on a limb:Joint Extraction of Entity Mentions and Relations without Depende...

本文声称是第一个神经网络联合模型，同时抽取实体，关系以及关系类型。在解析句子中每一个词时，同时输出实体标签和关系标签。另外在特征部分只使用了word_embedding,没有用POS和dependencytree等其他特征本文的网络架构是一个输入层，两个输出层（一个输出层用来输出实体标签，一个输出层用来输出关系标签）在说明文中模型之前，先了解下entitylabel的形式，实体是由一个或多个tok
小妖精Fsky·2022-12-08 02:02

[论文解读]Going out on a limb: Joint Extraction of Entity Mentions and Relations without...

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P17-1085.pdf发表会议：ACL2017文章目录背景主要工作思考参考背景作者在2016年发表的论文：”InvestigatingLSTMsforJointExtractionofOpinionEntitiesandRelations“联合抽取了opinion实体和关系，但是并没有抽取出关系的类型。这篇论文也是实体和
bobobe·2022-12-08 02:32

Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Decomposition Strategy (ECAI2020)

0.引言1.摘要实体和关系联合提取的目的是利用单一模型检测实体对及其关系。以往的工作通常采用先提取后分类或统一标注的方式来解决这个问题。但是，这些方法在提取实体和关系的过程中要么存在冗余实体对，要么忽略了重要的内部结构。针对这些局限性，本文首先将联合抽取任务分解为两个相互关联的子任务，即HE抽取和TER抽取。前一个子任务是区分所有可能涉及到目标关系的头实体，后一个子任务是识别每个提取的头实体对应的
fond_dependent·2022-12-08 02:27

[论文精读｜顶会论文]TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Link

2020.10.26｜COLING-2020｜中国科学院大学｜原文链接｜源码链接TPLinker:Single-stageJointExtractionofEntitiesandRelationsThroughTokenPairLinking过去的方法：联合学习可以获得明显的性能增益。然而，它们通常涉及顺序的相互关联的步骤，并遭受暴露偏差的问题。在训练时，他们根据地面真值条件进行预测，而在推理时，
来日可期Dream·2022-12-08 02:16

TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking

目录写作动机（Movitation）：相关工作（RelatedWork）：提出的方法（Methods）：使用的技术（Techniques）：遇到的困难（Difficulties）：实验结果（Results）：做出的贡献（Contributions）：未来展望（FutureWork）：写作动机（Movitation）：为了解决联合抽取中的暴露偏差的问题，首次提出了one-stage的解决方法。相关工
hithithithithit·2022-12-05 09:32

关系抽取TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking

纵轴为头，横轴为尾，图中的两个红色1标签分别标注了（北，市）和（北，府），代表“北京市”和“北京市政府”为两个实体。实体解决了，那么关系怎么办呢？那是一个下午，落日的余光洒在地板上显得格外刺眼，我看了一眼客厅的沙发，忽然想起了那天夕阳下的思考。一拍脑袋，邻接矩阵不就是用来表示节点关系的吗？实体关系可不可以也用两个token的关系来表示呢？答案又呼之欲出了。对，那就是subject和object的头
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-05 09:30

【论文翻译】TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking

近年来，从非结构化文本中提取实体和关系引起了越来越多的关注，但仍然具有挑战性，因为识别与共享实体的重叠关系具有内在的困难。以前的研究表明，联合学习可以带来显著的性能提升。然而，它们通常涉及顺序相关的步骤，并遭受暴露偏差的问题。在训练时，它们利用地面的真实条件进行预测，而在推理时则需要从零开始进行提取。这种差异导致误差累积。为了缓解这一问题，本文提出了一种单阶段联合提取模型，即TPLinker，该模
今天NLP了吗·2022-12-05 09:29

论文阅读笔记－CoType: Joint Extraction of Typed Entities and Relations with Knowledge Bases

CoType:JointExtractionofTypedEntitiesandRelationswithKnowledgeBases文章综述本文主要解决在远程监督的过程中面临的三大挑战：需要事先训练的命名实体抽取器限制了领域的扩展；讲实体抽取和关系抽取分开导致错误的传递累计、在远程监督当中面临的标签噪声问题（远程监督假设失效问题）。本文通过利用实体和关系的联合抽取来解决这些挑战。本文的贡献主要有
hqc888688·2022-12-02 00:39

【IJCAI2020-论文分享】Knowledge Hypergraphs Prediction Beyond Binary Relations（知识表示）

【IJCAI2020-论文分享】KnowledgeHypergraphsPredictionBeyondBinaryRelations（知识表示）目前基于嵌入的知识图谱的表示方式都默认所有的关系为二元关系，但是事实上以Freebase为例，有超过61%的关系是非二元关系。所以论文提出将知识图谱转化为知识超图并提出了HsimplE和Hype两种知识超图嵌入表示的方法。超图(Hypergraph)：就
Shmily~_~·2022-11-30 03:27

Knowledge Hypergraphs: Prediction Beyond Binary Relations[IJCAI-2020]

1.论文作者的目标是什么，或者也许已经实现了什么。Weaddressthequestionoflinkpredictioninknowledgehypergraphswhererelationsaredefinedonanynumberofentities.我们解决知识超图中的链接预测问题，其中关系定义在任意数量的实体上。Thecontributionsofthispaperare:(1)show
苏酥0909·2022-11-30 03:56

Micro-Expression Classification based on Landmark Relations with Graph Attention Convolutional Networ

[2021CVPR]Micro-ExpressionClassificationbasedonLandmarkRelationswithGraphAttentionConvolutionalNetworkpaper链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021W/AMFG/papers/Kumar_Micro-Expression_Classifi
Izz_happy·2022-11-26 02:37

19、论文解读：Intensity Scan Context: Coding Intensity and Geometry Relations for Loop Closure Detection

IntensityScanContext:CodingIntensityandGeometryRelationsforLoopClosureDetection文章链接：ISC-LOAM文章代码：代码编译＆运行：建议参考：ubuntu16.04运行ISC-LOAM我在编译运行遇到的问题以及解决办法：1、编译无法通过：需要将cmakelist中设置C++11的那句改成set(CMAKE_CXX_FLA
甜橙の学习笔记·2022-11-25 10:37

简单图论与PyG环境配置

一、简单图论图的表示图用节点表示实体（entities），用边表示实体间的关系（relations）通过邻接矩阵来构造图在无向图中，从结点viv_ivi到vjv_jvj的边存在，意味着从结点vjv_jvj
happiless·2022-11-24 17:02

微信小程序关联组件

在小程序中可以通过relations字段建立组件间的关系，即关联。这个关系是祖先和后代的关系。就像vue中的组件有子组件、孙子组件一样，这样就能实现子组件向父组件传递数据。
淼清风·2022-11-24 11:31

【AAAI22】Interpretable Knowledge Tracing: Simple and Efficient Student Modeling with Causal Relations

文章目录摘要1引言可解释的知识追踪：简单高效的因果关系学生建模摘要智能辅导系统在未来的学习环境中已变得至关重要。知识追踪是该系统的重要组成部分。它是关于推断学生的技能掌握和预测他们的表现，以相应地调整课程。与传统模型相比，基于深度学习的KT模型具有显著的预测性能。然而，从神经网络中成千上万的参数中提取与认知理论相关的有心理学意义的解释是很困难的。在学生成绩预测中，有几种方法可以达到较高的准确性，但
林若漫空·2022-11-22 22:58

【论文精读】The Missing Link: Finding label relations across datasets

一、背景&概要和之前其他论文工作不同的是，论文的主要目的是探究不同数据集间标签的关系，而不是将其合并。论文中提到的关系是identity、parent/child、overlap。为了探究这些关系，提出了几种方法：基于language、基于vision、基于两者。关系：identity：相等。一个数据集中的标签a和另一个数据集中的标签b有相同的视觉概念，如ADE20k中的sofa和COCO中的co
joyce_peng·2022-11-21 04:25

Can only write data to relations with a single path

记一次sparkbug分析|LOCATION|'hdfs://hr-hadoop/user/hive/warehouse/sparktuning.db/salecourse_detail_4'建表时不要加LOCATION就行了
南风知我意丿·2022-11-20 17:38

NLP数据增强系列之《Contextual Augmentation: Data Augmentation by Words with Paradigmatic Relations》

《ContextualAugmentation:DataAugmentationbyWordswithParadigmaticRelations》这篇论文，是一个用模型的方式来解决数据增强问题的大作，虽然是篇令人遗憾的短文。先强调一遍：效果不好，效果不好，它是跑了五个数据集，然后平均了一下，选取了平均值作为比较对象。但我是为了发论文，已经无所不用其极了，我打算复现它。它提出了的方向很简单，观察下图
荒山之夜·2022-11-20 05:00

Topology-Aware Correlations Between Relations for Inductive Link Predictionin Knowledge Graphs

摘要归纳链接预测——在训练和推理阶段的实体可以是不同的——已经被证明有希望补全不断进化的知识图。现有的归纳推理模型主要侧重于通过学习逻辑规则来预测缺失环节。然而，许多现有的方法没有考虑到关系之间的语义相关性，这在现实世界的知识图中很常见。为了解决这一挑战，我们提出了一种新的归纳推理方法，即TACT，它可以有效地以实体无关的方式利用关系之间的拓扑感知相关性。TACT的灵感来自于观察到两个关系之间的语
小蜗子·2022-11-11 13:29

微信小程序 组件间关系

此时在组件定义时加入relations定义段，可以解决这样的问题。示例：在开发者工具中预览效果运行效果：//path/to/custom-ul.jsComponent(
java1234_小锋·2022-08-13 19:48

研究抖音私信名片逆向分析

分析抖音分享选择用户页面com.ss.android.ugc.aweme.im.sdk.chat.ChatRoomActivity内私信卡片转发com.ss.android.ugc.aweme.im.sdk.relations.RelationSelectActivity
jakared·2022-07-21 20:45

Python搭建一个NoSQL服务器

Relations假设我们正在经营一个汽车修理的业务.除了其他一些必要的事情,我们还需要追踪一辆车的服务历史,即在该辆车上所有的修整记录.那么我们可能会创建包含以下一些列的ServiceHistory表
·2022-03-24 10:59

Graph Relation Transformer: Incorporating Edge Relations into the Transformer Architecture 论文笔记

GraphRelationTransformer:incorporatingEdgeRelationsintotheTransformerArchitecture论文笔记一、Abstract二、GraphRelationTransformer(GRT)三、ResultsandDiscussion1、FusionFunctionforEdgeFeatures2、AblationStudyonEdge
乄洛尘·2022-03-12 07:42

英语流利说 Level3 Unit1 Part1-Activities & Food/Spatial Relations

Activities&Food活动和食物Weddingsarewheretwopeoplegetmarried.婚礼是两个人结婚的地方。Thesemanandwomanaregettingmarried.婚礼是两个人结婚的地方。Thebuildinginmiddleisanofficebuilding.中间的大楼是一座办公楼。Manypeoplecometoworkhereduringthewee
karen_ffda·2022-02-20 19:12

3.1.1 Spatial Relations⭐空间关系

Thetriangleisinsidethesquare.Thesquareisaroundthetriangle.Thetriangleisinsidethecircle.Thecircleisaroundthetriangle.Thesquareisinsidethetriangle.Thetriangleisaroundthesquare.Thecircleisbetweentwosmall
亲爱的末日·2022-02-17 18:34

英语流利说 Level5 Unit1 Part4 - Social Relations & Science Vocabulary

SocialRelations社会关系Tocriticizesomeoneistopointouttheirfaultsormistakes.批评某人就是指出他们的错误。Somepeopleappreciateconstructivecriticism,whichcanhelpthemdeveloptheirskills.有些人欣赏建设性的批评，这可以帮助他们发展自己的技能。Somepeoplec
karen_ffda·2021-06-25 21:12

关系抽取泛读系列（一）—— CopyMTL: Copy Mechanism for Joint Extraction of Entities and Relations with Multi-T...

一、写在前面的话论文的相关背景实体识别和关系抽取的目标是从非结构化的文本中发现（实体1、关系、实体2）的三元组，它对知识库的构建和问答任务都很重要，是信息抽取的核心问题。通常使用流水线方法进行抽取：先对句子进行实体识别，然后对识别出的实体两两组合，再进行关系分类，最后把存在实体关系的三元组做为输入。但这样的做法存在以下缺点：1.错误传播，实体识别模块的错误会影响下面的关系分类性能。2.差生了没必要
freedom_king·2021-06-13 03:16

TypeORM框架（二）

方法都接受可用于查询所需数据的特殊选项，而无需使用QueryBuilder//select-表示必须选择对象的哪些属性userRepository.find({select:["firstName","lastName"]});//relations
亐㔓832·2021-06-01 12:16

python面向对象class,self等概念

):#__init__()方法是一种特殊的方法，被称为类的构造函数或初始化方法，当创建了这个类的实例时就会调用该方法self.root_node=Node(root_name)#初始化根节点self.relations
·2021-02-17 22:57

JPA

Relations@ManyToMany@ManyToOne关系需要通过Owner方来维护。
aiingstan·2020-10-14 10:58

关系抽取综述《More Data, More Relations, More……》

Section2介绍一些已有的RE方法Section3前沿RE正在解决的4个问题Section21、关系抽取(RE)的功能完整的关系抽取系统包括三部分：1）NER2）实体链接3）关系分类关系分类是重点和难点。如图：关系分类就是把包含两个实体的句子分类为已经定义好的某种关系。2、介绍3类方法模式方法统计方法①基于特征的方法（为实体对及其上下文设计句法、语法、语义特征用于分类）。②图方法——以有向无环
略多·2020-10-11 16:28

关系抽取综述《More Data, More Relations, More……》

Section2介绍一些已有的RE方法Section3前沿RE正在解决的4个问题Section21、关系抽取(RE)的功能完整的关系抽取系统包括三部分：1）NER2）实体链接3）关系分类关系分类是重点和难点。如图：关系分类就是把包含两个实体的句子分类为已经定义好的某种关系。2、介绍3类方法模式方法统计方法①基于特征的方法（为实体对及其上下文设计句法、语法、语义特征用于分类）。②图方法——以有向无环
略多·2020-10-09 12:16
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