深度学习之三元组损失原理与选取策略 深度学习原理.pdf

2019年百度的三元组抽取比赛，一个baseline

基于 Pytorch 的深度学习三元组抽取

用于BERT预训练，Bidirectional Encoder Representation from Transformers

Java编写，获取CN-DBpedia中文三元组数据，将最终结果保存到txt文件中，需要准备entity.txt文件，文件中一行对应一个实体。

％％ 颜色% 将*颜色名称* 或*十六进制颜色代码* 转换为*rgb* *三元组*。 ％ % *rgb* *triplet* 是一个三元素行向量，其元素指定% 颜色的红色、绿色和蓝色分量的强度。 强度% 在 [0,1] 范围内； 例如，[0.4 0.6 0.7]。 ％ % *十六进制颜色代码*是一个字符向量或字符串标量% 以哈希符号 (#) 开头，后跟三个或六个十六进制数字，即% 的范围可以从 0 到 F。这些值不区分大小写。 因此，颜色代码% '#FF8800'、'#ff8800'、'#F80' 和 '#f80' 是等价的。 ％ ％％ 句法% |颜色| ％ % |rgb = 颜色（名称）| ％ ％| rgb =颜色（十六进制）| ％ ％％ 描述% |颜色| 显示颜色选择器。 ％ % |rgb = 颜色（名称）| 将颜色名称转换为 rgb 三元组。 ％ ％| rgb =颜色（十六进制）|

GTS 。 吴震，应成灿，赵飞，范志芳，戴新宇，夏瑞。 在《 EMNLP的发现》中，2020年。 数据 [] [ （来自拥抱面）] 数据格式描述在。 注：我们认为三重数据集是从我们以前的工作的比对数据集和原始SemEval ， ， 的数据集。 要求 有关详细信息，请参见require.txt或Pipfile pytorch == 1.7.1 变形金刚== 3.4.0 Python= 3.6 用法 训练 例如，您可以使用以下命令对OPE任务上的Bert进行微调（预先训练的Bert模型保存在文件夹“ pretrained /”中）： python main.py --task pair --mode train --dataset res14 最佳模型将保存在文件夹“ savemodel /”中。 测验 例如，您可以使用以下命令在OPE任务上测试Bert： python ma

数据集下载网址： 。   本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。由于该比赛早已结束，笔者当时也没有参加这个比赛，因此没有测评成绩，我们也只能拿到训练集和验证集。但是，这并不耽误我们在这方面做实验。 比赛介绍   该比赛的网址为： ，该比赛主要是从给定的句子中提取三元组，给定schema约束集合及句子sent，其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别，例如（S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，P:创始人，O_TYPE:人物）等。比如下面的例子： {   "text": "九玄珠是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马",   "spo_list": [     ["九玄珠", "连载网站", "纵横中文网"],     ["九玄珠", "作者", "龙马"]   ] } 该比赛一共提供了20多万标

抽象数据类型（三元组ADT、复数四则运算） 数据结构 湖南大学

用三元组表示稀疏矩阵，实现稀疏矩阵的乘法。对于乘法结果得到的结果矩阵，设计一个算法，寻找该矩阵的鞍点【最大选题人数：5】 提示：二维数组的鞍点：如果存在一个这样的元素，它是所在行上最大的元素，同时又是所在列上最小的元素，则该元素就是二维数组的鞍点。