BigDecimal wage; @Valid 递归的对关联对象进行校验, 如果关联对象是个集合或者数组,那么对其中的元素进行递归校验,如果是一个map,则对其中的值部分进行校验....因为在前端传递过来数据可能是大量的数据或者是一个对象，这样如果一个一个的手写注解验证非常的麻烦，此时就需要使用到这两个注解，这两个注解会递归的将对象中的每个实体类属性进行校验，当所有验证成功的时候才会向下执行...@Validated要比@Valid更加强大 @Validated在@Valid之上提供了分组功能和验证排序功能 使用方式： @RestController @Slf4j public class...批量校验 ：如果是 post请求的一个对象，那么此时我们需要使用 @Validated注解 进行批量校验，因为在实体类中已经给属性加入了相应的验证注解，所以他会使用递归的方式进行逐一的校验。...controller中的@Validated指定了我们自己定义Update分组，可以看到这个分组在两个实体类的属性上都有，那么都会进行验证。
在当今数字化商业的浪潮中，数据就是企业的宝贵资产。对于销售数据的有效管理和分析，能够为企业的决策提供关键的支持。而在 SQL 中，对销售数据按照销售额进行降序排序，是一项基础但极其重要的操作。...想象一下，您面前有一张庞大的销售数据表，其中记录了各种产品在不同时间、不同地点的销售情况。...如果能够快速、准确地按照销售额从高到低进行排序，那么您就能一眼看出哪些产品是销售的热门，哪些可能需要进一步的营销策略调整。 首先，让我们来了解一下基本的 SQL 语法。...在实际应用中，可能会有更复杂的需求。...无论是为了制定销售策略、评估市场表现，还是优化库存管理，都能从有序的数据中获取有价值的信息。 总之，SQL 中的排序操作虽然看似简单，但却蕴含着巨大的能量。
模型结构 实体消歧本质上是对候选实体进行排序的过程，使用query和实体信息作为输入，对候选实体进行排序，给出候选实体分数，选出TOP1实体。...NIL实体排序方式实验 实体消歧过程中NIL实体如何和其他实体一起排序，是单独作为一个分类任务，还是将NIL转换为特定类型的实体参与排序，针对这个问题，我们设计了三种方案： 方案1：只对知识库中存在的实体进行排序...表3 对抗学习效果 NIL不同方式参与排序的实验中，我们发现使用构造NIL样本参与匹配和对排序TOP1的score卡阈值这两种方式结果差别不大，AUC分别为0.97和0.96，训练NIL分类器的AUC...NIL不同方式参与排序的ROC曲线 通过将表现好的模型进行融合我们在dev测试集上的F1达到了88.7，在A榜数据集F1达到88.63，在B榜数据集F1达到91.20，最终排名第二。...一个实体链指任务就有抽象成多种方式，足以见得兵无常势，水无常形，我们在解决算法问题时，要跳出思维定势，尝试从不同的角度去抽象问题，找到最佳的解决方案。
在互联网的开源数据中，同一实体在多个来源下存在相似或者相同的信息，若将这部分冗余信息全部包含在知识图谱中，那么在下游使用知识图谱进行信息检索时会带来歧义。...在第一阶段，我们采用并行处理的方式将名字、别名相同的实体进行分组，输入 Dedupe 数据去重工具，生成第一阶段实体对齐结果。我们要求这一阶段的结果的准确率很高。...我们采用远程监督模板挖掘的方式，利用互联网海量的问答数据，将这些语料与我们的知识图谱进行匹配，得到问答库中实体的属性，最后得到问答语料中常见的 query 模板。...在使用多约束查询时，我们不会在图数据库中执行查询操作，而是选用 ES 进行多条件查询，这是因为图数据库检索耗时很大。最后，我们将 ES 查询输出进行热度排序，输出相对合理的结果。...Q：RikiNet 对网页长文本数据效果更加的原因是什么？ A：RikiNet设计了一种特殊的 attention 机制。首先，它将长文本按照段落进行切分。一般情况下，短答案只会出现在一个段落中。
本体(ontology)一词起源于希腊语，是一个哲学术语，在哲学的角度，它关注的是“存在”，而本体论则是对世界任意领域内的存在作客观描述。例如，世界是什么? 太阳是什么? 星星是什么?...然后，Aqqu实例化3个模板，其中知识图谱子图以匹配的实体为中心，根据基于手工特征的排序模型，输出最佳实例以查询知识库并获得答案。然而，Aqqu中的3个模板对复杂问题的覆盖范围有限。...在运行过程中，首先将问题查询映射到一些问题模版，然后将相应的查询模版实例化为候选结果，最后在排序后输出得分最高的查询即为最终答案。...每一个阶段均利用对数线性模型对当前部分查询图进行评分，并输出最佳的最终查询图来查询知识库。...Nikolaev等人[81]实现了名为Kewer的系统，可以通过使用联合词和实体嵌入来对实体进行排序，并且不需要大量的文本语料库。
7丨isA 关系缺失的原因有哪些？ 学生： 1.某个特定的文本语料知识对知识全集的一个不完整的表达。 2.大量常识性的 isA 关系，在语料中鲜有提及。 3.大多数实体在语料中出现的频数非常低。...10丨YAGO 构建概念图谱基本思想是什么？ 学生：首先进行概念标签识别，维基百科中的标签可分为概念型标签、主题型标签、属性型标签以及管理型标签。...各自主要思想是什么？ 学生： 1.抽取+排序。...其框架主要包括两个模块：候选上位词抽取和上位词排序。 2.生成+验证。基本思想是从多个数据源中抽取 isA 关系，确保覆盖率；验证清洗抽取的结果，确保准确率。...其框架主要包括两个模块：生成模块和验证模块。 肖仰华老师：这个回答比较全面，系统的框架有时十分关键。 16丨利用 wordnet 对 transitivity 判断模型构造样本的基本思路是什么？
为了完成这个任务，MTFC 包含从 Opensubtitle 下载并清洗的约1400万中英互译口语语料，以及 GYAFC 数据集中所包含的5万英文非正规文本到正规文本的句对。...图11：多维数据普适分析的一个实例 从科学研究探索到商业智能分析，在知识发现和决策自动化的过程中，我们常面对一个关键问题：对多维数据集（表格）进行分析时，大家通常如何从中提取出信息？...图12：模型框架 要生成分析操作符序列，在 Table2Analysis 框架中我们采取了逐步一个个生成的方式，通过从大量用户创建的（表格、分析）对中学到的语言模型（也即图12中的动作值函数）来作为下一步选择的启发函数...但这种方式存在很多挑战：输入的操作符可能来自任何表格，有无限种可能性；简单 seq2seq 的训练方法在实际推断时的曝光偏差；因为对操作符序列的严格语法要求，无法直接使用传统自然语言处理中的很多模型和训练方法...，在测试阶段用投票的方式对样本进行判别。
我们利用超过6000条图片编辑文字命令的众包语料库来修改真实世界的图片。我们提出了一个包含动作和实体结构的把用户的自然语言请求映射为图片编辑软件中可执行命令的新颖框架。...我们对不同的机器学习算法进行了实验，结果表明LSTM模型，SVM模型以及双向LSTM-CRF联合模型是检测图片编辑动作并把其与一个给定表述中的实体对应起来的最佳模型。...图1 语料库中带标注的图片示例 架构的灵活性允许一个IER带有同类实体类型的多个标注。同时也支持没有实体的表述方式，这种情况占数据集中的3%。...表2 每个机器学习模型进行动作标签分类的准确性 5.2 实体 对于实体，我们对仅使用最深实体和所有嵌套实体进行的实验比较。表3 给出了正确被一个表述翻译成可执行实体序列的正确率结果。...我们也对一个处理编辑请求的分类动作类型和给实体排序的两层系列进行了评估，结论是分类动作类别时SVM模型和LSTM模型表现相当，并且BiLSTM-CRF模型在为嵌套实体的最深标签进行排序的任务上比其他基准模型表现更好
为了解决这些大量枯燥的数据库操作语句，我们第一个想到的使用 ORM框架，比如： Hibernate。通过整合 Hibernate之后，我们以操作Java实体的方式最终将数据改变映射到数据库表中。...为了解决抽象各个 Java实体基本的“增删改查”操作，我们通常会以泛型的方式封装一个模板 Dao来进行抽象简化，但是这样依然不是很方便，我们需要针对每个实体编写一个继承自泛型模板 Dao的接口，再编写该接口的实现...Spring-data-jpa的出现正可以让这样一个已经很“薄”的数据访问层变成只是一层接口的编写方式。 Spring-data-jpa介绍 JPA是什么？...当然，最好在构建项目时候按照之前提过的最佳实践的工程结构来组织，这样以确保各种配置都能被框架扫描到。...创建实体 创建一个 User实体，包含id（主键）、name（姓名）、age（年龄）属性，通过 ORM框架其会被映射到数据库表中，由于配置了 hibernate.hbm2ddl.auto，在应用启动的时候框架会自动去数据库中创建对应的表
这些模型通过表征学习适当地选择内容，连贯地组织内容，并按语法对其进行描述，将实体视为词汇标记。在这项工作中，我们提出了一个以实体为中心的神经网络架构来生成数据到文本。...我们的模型创建了动态更新的特定实体表示。文本是在数据输入和实体内存表示的条件下生成的，在每个时间步使用分层注意。我们在RotoWire基准上进行了实验，并在自建的棒球域上新数据集（五倍大）。...模型通过解码器生成描述性文本，解码器为每个实体增加了一个内存单元和一个处理器。在解码器中的每个时间步，处理器都会计算实体的更新表示形式，作为候选实体内存与其先前值之间的插值。...我们的结果表明，对实体进行明确的建模是有益的，它不仅能让输出更连贯，而且输出更简洁和语法化。 ...(DLD%)中的内容排序(CO)和BLEU。
关系推理（Relational reasoning） 我们认为关系推理是理解实体连接的方式的过程，并利用这种理解来实现更高阶的目标。...例如，考虑对各种树与公园长椅之间的距离进行排序：将实体(树和长椅)之间的关系(距离)进行比较，以得到解决方案；如果我们单独考虑每个实体的属性(位置)，则无法得到解决方案。...例如，可以用卷积核来计算一个感受野内的实体(像素)的关系(线性组合)。 在时域（temporal domain）中，关系推理可以包含在不同时间点比较和对比信息的能力。...在前者中，解决方案需要显式的关系推理，因为模型必须对向量之间的距离关系进行排序，而不是对向量本身排序。后者在大量自然数据上测试模型，并允许我们将性能与经过良好调优的模型进行比较。...我们强调模型必须对向量之间的距离关系进行排序，而不是对向量本身。
经过清理后的OpenKG-COVID19数据，按照关系对问题进行排序，然后成比例的随机抽取问题样本。这四名志愿者被要求用三个选项对抽样问题进行评分：1表示奇怪；2表示自然；3表示有意义。...图6 Query2Box推理流程Query2Box也是一个基于嵌入的框架，用于在大规模和不完整的知识图谱中使用∧、∨和∃运算符对任意查询进行推理。...给定一组实体E和关系R，G是一组三元组K，使得K ⊆ E × R × E。KGQA的任务是对于一个自然语言方式提问的问题q，搜索KG中的答案实体，包括基于KG上的多跳关系进行搜索。...因此，这三个嵌入是异构的。尽管通过单独的模型有助于保持模式、实例和问题的特征，但很难在最终的 KGQA模型中对嵌入表示进行建模。...我们首先使用3-hop数在主题实体及其多跳实体之间进行映射，然后基于最佳训练模型预测多跳实体之间的答案。
导读：知识图谱工程实践仅仅是迈向智能的第一步。丰富的结构化知识很有用，但是如何将这些符号化的知识融合应用到计算框架中仍然是一大挑战。...实体链接（对齐） 对自然语言描述的问题进行语法和语义分析，进而将其转化成结构化形式的查询语句，在知识图谱中直接查询甚至命中答案，而非召回大量网页链接。比如搜索“茶圣的作品是什么？”...通过实体约束条件判断主实体和约束关系，通过实体链接和排序模型，最后给出问题关系路径识别。 4. 问句改写 在关系路径识别基础上，对输入问句进行同义改写。...答案排序与评估 调用排序模块，对召回结果归并和过滤。依据关键词串、知识扩展、场景匹配等的综合打分。验证评估方面，通过对语义验证集、日志抽样标注集的分析，对离线和在线问答模型进行优化和评估。...由于数据来源广泛，知识的可信度量需要作用到实体级别，怎样有效的对海量事实进行管理、追踪和鉴真，成为区块链技术在知识图谱领域的一个重要应用方向。
本文中，我们对这项新的阅读理解任务进行了彻底的检测。我们的主要目标是，了解在该任务中，需要什么深度的语言理解。...为了独特的指标n，每个共指链包含至少一个命名实体，链中的所有项目都是由一个@实体n标志所取代。...最大的不同在于编码方式的不一样：证明显示在评估一个候选单位时，仅使用5个单词文本是最有效的语境嵌入编码方式：如果窗口包含5个单词x1,……x5,那么就会编码成5个独立的嵌入矩阵进行学习。...他们能以类似的方式围绕占位符，对5词窗口或是其他所有在问题文本中被忽视的单词进行编码。此外，他们仅仅使用一个产品点来计算问题或是文本镶嵌之间的“相关性”。...我们并未使用LambdaMART的所有特征，因为仅基于第一条建议对1/0损失进行排序，而不是使用IR矩阵对所有的结果进行排序。
例如，用户搜索“欧洲足球最佳球员”时，传统搜索引擎可能会仅根据关键词匹配，而不是理解语义去查找相关的最佳球员名单。因此，如何通过深度理解文本的语义进行搜索，成为了现代信息检索的重要发展方向。...知识图谱嵌入在语义搜索中的应用流程数据准备 在语义搜索的场景中，知识图谱提供了丰富的背景信息，能够帮助系统更好地理解查询的含义。...搜索结果排序 根据语义相似度对搜索结果进行排序。...实现知识图谱嵌入的关键技术基于TransE的嵌入模型 TransE是一种简单但有效的知识图谱嵌入方法。其核心思想是通过“头实体 + 关系 = 尾实体”的形式对实体和关系进行嵌入。...语义搜索中的相似度计算 使用知识图谱嵌入后，可以通过计算用户查询与知识图谱实体的向量距离，得到它们之间的相似度。相似度的度量方式可以是欧氏距离、余弦相似度等。
具体地说，它至少会包含如下这些方法： 将给定的实体对象保存到数据库（增） 将给定的实体对象从数据库中删除（删） 更新数据库中的实体（改） 根据实体的ID来获取实体对象（查） 根据给定的分页方式和过滤条件...，返回满足该过滤条件的某一页的实体（查） 根据给定的过滤条件，返回满足该过滤条件的实体是否存在（查） 在后面的Sticker微服务API的实现中，就会使用这个SDAC来访问后端数据库，以实现对“贴纸”的管理...在InMemoryDataAccessor中，都是直接对列表数据结构进行操作，所以这个函数的实现还是比较简单易懂的：如果filterExpression有定义，则首先执行过滤操作，然后再进行排序，并构建...于是，又产生另一个问题：服务端如何得知应该修改资源的哪个属性字段以及修改的方式是什么呢？...在分页查询API上支持排序字段表达式 在前端应用中，通常都可以支持用户自定义的数据排序，也就是用户可以自己决定是按数据的哪个字段以升序还是降序的顺序进行排序，然后基于这样的排序完成分页功能。
，首先检测输入中的实体范围，该范围对应于“Michael Phelps”；然后，它们将输入中提到的实体与知识图谱中的实体ID进行匹配；这两个步骤通常称为实体链接，最后，在与Michael Phelps实体相关的...首先，除了用于训练的查询三元组之外，现有pipeline中的所有三个子模块都需要特定的模块标签。然而，在实际操作过程中，高质量的训练数据是有限的，并且对其进行标注需要大量成本支出。...为了实现本文事实检索器，本文将该框架称为**直接事实检索(DiFaR)**，具体地： 1.通过最大化相关输入文本对和三元组的表示之间的相似性来训练它，同时最小化不相关的对，其中使用LM对其进行编码。...2.与事实检索的传统管道方法不同，此过程仅需要文本三元组对，而不使用额外的标签。 3.完成训练，使用经过训练的编码器以离线方式索引KG中的所有三元组，并且根据输入查询，返回嵌入空间上最相似的三元组。...实验证明对KG的直接检索效果很好，然而，以三元组形式表示的事实仅由两个实体和一个关系组成，包含的上下文信息有限。此外，虽然使用独立表示的输入文本和三元组进行相似度计算比较简单，但实际效果的有效并不好。
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