有一个万恶的作业困扰了很多人——A relational model of data for large shared data banks的翻译，现上传成果，希望能帮到大家~逐字逐句自己翻译，完全原创~
2021-09-26 14:33:48
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运行该项目的模型训练和模型预测脚本需要准备BERT中文版的模型数据，下载网址为： 。
利用笔者自己收集的3881个样本，对人物关系抽取进行尝试。人物关系共分为14类，如下：
{
"unknown": 0,
"夫妻": 1,
"父母": 2,
"兄弟姐妹": 3,
"上下级": 4,
"师生": 5,
"好友": 6,
"同学": 7,
"合作": 8,
"同人": 9,
"情侣": 10,
"祖孙": 11,
"同门": 12,
"亲戚": 13
}
人物关系类别频数分布条形图如下：
模型结构： BERT + 双向GRU + Attention + FC
模型训练效果：
# 训练集(train), loss: 0.0260, acc: 0.9941
# 最终测试集(test), loss: 0.9505, acc:
2021-09-03 20:56:57
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UD图
关于城市数据图模型的存储库。
这项工作是法国里昂大学LIRIS大型的一部分
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（有关HAL的技术报告）
（降价实习报告）
CityGML转换
包含两个实现：
XSD到OWL 用于将XML模式转换为RDF / OWL本体的脚本
XML到OWL
用于将XML文件转换为RDF / OWL个人的脚本
存储2015年以来的CityGML Lyon Metropole数据
XML模式
存储GML和CityGML模式
存储复合模式以输入到脚本中
本体论
包含几种本体的最新版本，包括CityGML_Transformations文件夹中XSLT转换生成的本体。
CityGML本体是使用资源编辑的，该资源由美国国立卫生研究院国立普通医学科学研究所提供的GM10331601资助。
SPARQL查询
包含要在从XML到OWL脚本生成的RDF上使用的基本查询及其结果。
2021-08-25 13:15:24
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基于多维事件模型，会形成一些常见的数据分析方法，在用户行为分析领域，对这些数分析方法的科学婴童进行理论指导，能够相对的完整的解释用户行为的内在规律，基于此帮助企业实现多维的交叉分析，让企业建立快速反应，适应变化的敏捷商业智能决策。
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