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2023-11-27 15:56:09 31.07MB 知识图谱 知识融合 实体对齐 实体匹配
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主要是用来处理中文的命名实体识别,主要是用tensorflow
2023-11-15 16:23:25 8.2MB
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本人在网上看了很多都不能很好的解析报文,就算解析也很难使用,我上传的这个里面将可以拼接soap,判断soap是否连接成功,返回接口的信息,再将报文解析,再转成java实体使用
2023-11-14 11:52:40 10KB soap
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EER 扩展的实体关系模型 我从豆丁网上截图作成的。。。累
2023-11-13 10:27:50 3.44MB 扩展的实体关系模型
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实体建模基础
2023-11-02 20:37:58 1.3MB 实体建模基础
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UG实例三维实体建模
2023-11-02 20:37:20 2.44MB UG三维建模
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支持多种数据库的实体生成器源码C#支持多种数据库的实体生成器源码C#支持多种数据库的实体生成器源码C#支持多种数据库的实体生成器源码C#
2023-09-13 06:02:06 49.78MB C# 实体生成 代码生成
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超级.net(C#)数据库实体操作类生成器,含数据库操作类 使用说明 修改 Conn.xml 数据库链接 修改 Set.xml 文件保存目录 注意:使用环境 .net 4.0 数据库2005以上
2023-09-11 06:10:33 79KB .net C# 实体类生成器 数据库操作类
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猕猴桃种植知识图谱构建。针对猕猴桃种植领域数据多源异构的特点,采用自顶向下的方式构建猕猴桃种植知识图谱,首先设计猕猴桃种植知识图谱的本体概念模式,然后根据模式层的本体规范将抽取的三元组事实加入到数据层知识库中;针对知识图谱构建过程中知识抽取方法复杂、准确率低以及知识补全困难等问题,采用实 体关系联合抽取方法和基于TransR的知识补全方法,并构建了融合字词语义信息的猕猴桃种植实体识别模型,该模型以SoftLexicon为基础,通过MHA和Attention机制分 别调整词权重和词集重要度进一步提高命名实体识别精确率。实验结果表明,本文构 建的猕猴桃种植实体识别模型与SoftLexicon模型相比,F1值提高了1.58%,达到了91.91%,在ResumeNER公开数据集上F1值达到了96.17%;猕猴桃种植三元组抽取F1值为92.86%;基于TransR的知识补全方法Hit@3和Hit@10分别为90.40%和92.60%。
2023-08-13 16:48:01 10.26MB 知识图谱 实体对齐 自然语言处理
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分享自然语言处理课程——自然语言处理NLP企业级项目课程合集(实体关系抽取+情感分析+新闻文本分类+火车票识别+命名实体识别),视频,源码,数据,课件,资料完整
2023-07-21 10:33:18 287B 自然语言处理 NLP
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