我们实现了一个记忆网络：循环实体网络（recurrent entity network）：追踪世界的状态。...查看：p9_BiLstm Text Relation_model.py 5.两个卷积神经网络文本关系（two CNN Text Relation） 结构：首先用两个不同的卷积来提取两个句子的特征，然后连接两个功能...：句子级双向GRU，以获得丰富的句子表征 句子注意：句级注意以获得句子中的重点句子 FC + Softmax 数据输入： 一般来说，这个模型的输入应该是几个句子，而不是一个句子。...然而，我还没有在实际任务中获得有用的结果。我们在模型中也使用并行的style.layer规范化、残余连接和掩码。 对于每个构建块，我们在下面的每个文件中包含测试函数，我们已经成功测试了每个小块。...除了每个编码器层中的两个子层之外，解码器插入第三子层，其在编码器堆栈的输出上执行多向注意。 与编码器类似，我们采用围绕每个子层的残余连接，然后进行层归一化。
1.2 术语（Terminology） 本规范用了许多与参与方、对象及HTTP通讯相关的术语，如下： 连接（connection） 两个应用程序以通讯为目的在传输层建立虚拟电路。...见3.2节） 实体（entity） 可被附在请求或回应消息中的特殊的表示法、数据资源的表示、服务资源的回应等， 由实体标题（entity header）或实体主体（entity body）内容形式存在的元信息组成...客户端与服务器端建立连接后，以请求方法、URI、 协议版本等方式向服务器端发出请求，该请求可跟随包含请求修饰符、客户信息、及可能的 请求体（body）内容的MIME类型消息。...至于 HTTP/1.0请求和回应在数据传输过程中的数据结构问题，不在本文讨论范围之内。 实验室应用除外，当前的做法是客户端在每次请求之前建立连接，而服务器端在发送回 应后关闭此连接。...实际上，为和实体 主体（Entity body）内的使用方式保持一致，HTTP允许传输纯以CR或LF单独表示行中断 的文本介质。
然而，作者引入了一个新颖的想法(至少对我来说)，将压缩的图结构和信息总结为自然语言文本。管道从文档中的输入文本开始，然后对其进行处理以生成图。...构建知识图谱后，他们使用图谱算法和 LLM 提示的组合来生成知识图谱中实体社区的自然语言摘要。 这些摘要包含了针对特定实体和社区的跨多个数据源和文档的浓缩信息。...根据文本块大小提取实体的数量 — 图片来自GraphRAG 论文，根据 CC BY 4.0 许可 如您所见，使用 2,400 个标记的文本块会比使用 600 个标记时提取的实体更少。...平均度为 2.45，中位数为 1.00，表明超过一半的节点只有一个连接。大多数节点（75%）有两个或更少的连接，90% 的节点有五个或更少的连接。...潜在实体重复 该图演示了单个现实世界实体如何在不同的文档中以略有不同的名称出现，从而在我们的图表中出现。 此外，如果没有实体解析，数据稀疏就会成为一个重大问题。
可以将它们视为单词的唯一标识符——捕获它们所代表的单词的含义的简洁向量。这些嵌入使计算机能够增强对文本的理解和处理，使它们能够在各种NLP任务中脱颖而出，例如文本分类、情感分析和机器翻译。...可以利用预先训练的模型，如Word2Vec、GloVe或BERT来生成文本嵌入。这些模型已经在大量文本数据上进行了广泛的训练，并且已经获得了对单词及其关系的语义信息进行编码的能力。...知识图谱嵌入的RAG 下面我们介绍如何定义和实现知识图谱嵌入，从非结构化数据中表示结构域构造。 知识图谱是组织信息、以有意义的方式连接实体及其关系的一种非常有效的方式。...通过准确地将文本中实体的提及与结构化知识表示中的相应实体联系起来，实体解析使机器能够更有效地使用自然语言理解和推理，从而促进了广泛的下游任务和应用。 实体解析解决了自然语言中模糊性和可变性的挑战。...文本嵌入捕获非结构化文本中存在的可变性和模糊性，而知识嵌入提供明确的语义关系，以增强和澄清模型的理解。 6、知识嵌入允许RAG模型无缝地将来自知识库的结构化知识集成到生成过程中。
一、基于句法的翻译模型 本次会议中，有关如何在神经网络翻译模型中引入句法信息的工作共有8篇，是本届会议中机器翻译领域的一个重要方向。...比如如何在资源匮乏领域构建好的翻译模型，如何进行篇章级翻译，以及如何在当前词级别的神经网络翻译模型中进行短语的翻译？腾讯AI Lab最近接收的两篇EMNLP 2017论文对后两个问题进行了初步探索。...传统的命名实体识别方法是将该任务转换为一个序列标注的问题，本文不再从序列标注的角度出发，而是采用一种对输入文本中的文本片段分类的方式识别实体。...该论文通过固定窗口的方式获得输入文本中的各片段，然后利用片段的上下文背景信息及片段本身信息对片段进行实体分类。该方法在几个公开的实体识别数据中获得了最优结果。...在应用探索上，NLP中心特别注重研究与具体产品间的交互。其文本理解、文本生成、对话和翻译等技术应用到了公司诸多产品中，提升产品智能化以更好服务用户。
然后通过精心设计的实体对比网络(entity comparison network)将基于上下文的实体表示与相应的基于知识库的实体表示进行对比，以捕获新闻内容和知识库之间的一致性。...句子在图中彼此双向连接以建模每个句子与其他句子的交互。由于主题信息对于虚假新闻检测很重要，我们使用无监督的LDA模型从我们数据集中的所有文档的所有句子中挖掘潜在主题 。...形式化，给定三元组 ，TransE将关系 视为从头实体 到尾实体 的翻译向量 ，即 。 文本表示。对于每个实体，我们将相应维基百科页面的第一段作为该实体的文本描述。...在将两种类型的嵌入经过门控函数进行了融合后，我们获得了最终的基于知识库的实体嵌入 ，它对三元组的结构信息和知识库中实体描述的文本信息进行了编码。 实体对比。...2.5 模型训练 在获得对比向量 和最终的新闻文档表示向量 后，我们将它们拼接起来并输入到 Softmax分类层中。形式化地， 其中 和 是线性变换的参数矩阵和偏置向量。
最近的一些工作使得有些学者认识到实体（Entity）之间的相关性在多轮对话中起着重要的作用，因此他们提出在知识图谱中挖掘实体之间有价值的结构信息，以预测下一个回复中可能出现的实体，并利用预测的实体进一步指导回复语句的生成...然而，这种方法也存在两个缺陷： ￮ 一方面，entity-guided KGD方法将对话中的实体作为唯一的知识去指导模型对上下文的理解和回复的生成，而忽略了KG中实体之间的关系（relation）的重要性...￮ 另一方面，现有的KGD方法仅利用最后一个对话回合中的知识去预测后续回复中的知识，这种方式并不足以学习人类如何在多轮对话中如何转换话题。 下图是一个知识对话的示例。...KG(b)展示了在这个对话过程中所有涉及到的实体以及它们在KG中的三元组。由这两个信息源可以得到两种贯穿这段对话的语言逻辑： a....在解码阶段，作者将上述步骤中得到的前n-1轮对话上下文C的表示、前n-1轮非结构化描述文本S的表示、和预测的第n轮三元组的表示拼接后输入BART的解码器中，生成第n轮富含信息量的回复语句： 模型最终的loss
在文中，作者提出了一种从大规模文献库中自动提取生物医学关系的机器学习框架—BERE。BERE使用混合编码网络从语义和句法两个方面更好地表示每个句子，并在考虑所有相关语句后使用特征聚合网络进行预测。...在这篇文章中，作者主要关注第二种类型——生物医学实体关系。 在关系标注文本的监督下，BioRE任务通常被表述为一组句子中实体之间生物医学关系的分类。然而，收集这样的标注文本数据往往是费力的。...在远程监督中，所有提及同一对实体的句子都用某个知识库中报告的关系事实进行标记。 近年来，基于神经网络的关系抽取模型已成为一种从非结构化文本中自动提取实体关系的流行工具。...给定在一个句子包中共同提到的一对实体(Entity1、Entity2)，BERE首先通过连接单词嵌入和词性嵌入来表示句子中的每个单词(该表示也称为词向量)。...然后，每个词向量被送入一个自注意力层，以捕获长期依赖，并通过一个残差连接添加回原始词向量。接下来，BERE使用双向门控回归单元(Bi-GRU)对每个单词的局部上下文特征进行编码。
命名实体识别（Named entity recognition， NER）是信息提取问题的一个子任务，需要将元素进行定位和分类，如人名、组织名、地点、时间、质量等。 举个NER和联合标注的例子。...其中包括一个命名实体：George Bush。我们希望将标签“人名”标注到整个短语“George Bush”中，而不是将两个词分别标注。这就是联合标注。...信息抽取（Information Extraction）：从无结构文本中抽取结构化的信息 命名实体识别（Named Entity Recognition）：从文本中识别出命名实体，实体一般包括人名、地名...、机构名、时间、日期、货币、百分比等 实体消歧（Entity Disambiguation）：确定实体指代的现实世界中的对象 术语抽取（Terminology/Giossary Extraction）：...从文本中确定术语 共指消解（Coreference Resolution）：确定不同实体的等价描述，包括代词消解和名词消解 关系抽取（Relationship Extraction）：确定文本中两个实体之间的关系类型
传统NLP技术 分词和词性标注：学习如何将文本切分为单词或词组，并标注其词性。 句法分析：学习如何分析句子的语法结构，如依存关系分析。 语义分析：学习如何理解文本的语义，如命名实体识别、情感分析等。...注意力机制：学习如何在模型中引入注意力机制，如Transformer模型。 预训练模型：学习如何使用预训练模型进行下游任务的微调，如BERT、GPT等。...在NLP中，机器学习算法可以用于解决各种任务，如文本分类、信息抽取、机器翻译等。...（word2vec） from gensim.models import Word2Vec 3.9 命名实体消歧（Named Entity Disambiguation） 命名实体消岐是对句子中的提到的实体识别的过程...3.10 命名实体识别（named entity recognition） 命名实体识别是识别一个句子中有特定意义的实体并将其区分为人名，机构名，日期，地名，时间等类别的任务。
因此我们提出了三种利用原始非正式文本与基于规则的结果共同生成正式文本的方法，如图6所示：Concatenate Fine-tuning 使用一个编码器编码拼接后的两个输入文本，并使用一个解码器进行解码；...类型个数，通过这种带有 entity 类型的实体识别，我们可以很好地解决实体链接（entity linking）过程中的歧义问题。...问题；（3）在逻辑表达式生成过程中，通过预测实体位置而不是实体本身，可以有效地处理大规模知识图谱中的大量实体；（4）实体识别中，通过预测实体的类型，可以有效地缓解实体链接过程中的歧义问题。...我们提出的算法包括三步： （1）无标注数据翻译：我们将 Mx 中的每一个句子用 f 翻译到 Y 语言，对 My 中的句子用 g 翻译到 X 语言，得到两个新的数据集合 Bs={(x, f(x))|x∈Mx...这种计算模式在现有的并行硬件（如GPU）上受到限制，使得其具有较高的推理延迟。最近提出的非自回归机器翻译模型减少了模型所需要的时间，但只能达到较低的翻译精度。
AI科技评论编译如下： Transformers是神经机器翻译中使用的一种神经网络，它主要涉及将输入序列转换为输出序列的任务。这些任务包括语音识别和文本转换语音，接下来举几个详细的例子说明。...第一个子层是一个多头自注意力机制，第二个子层是位置完全连接的前馈网络。在这两个子层的每个子层周围都存在残差连接。然后是一个规范层。 解码器还具有6个相同的层（各自带有两个子层）。...BERT在所有层中联合调整左右上下文，对未标注文本中的深度双向表示进行预训练。 经过预训练的BERT模型可以通过一个附加的层进行微调，以创建诸如问答和语言推理等任务的模型。...这篇论文的作者将递归引入到他们的深层自注意力网络中。他们并没有从零开始计算每个新段的隐藏状态，而是重用了从先前分段中获得的隐藏状态。重复使用的隐藏状态充当递归段的内存。 这在分段之间建立了循环连接。...Entity-aware ELMo: Learning Contextual Entity Representation for Entity Disambiguation (2019) 这篇论文学习了一种基于实体感知的语言模型嵌入扩展
命名实体识别简介 如果你还不熟悉NER，请查看维基百科上的定义： 命名实体识别（也称（命名）实体标识，实体片取或实体提取）是用于信息提取的自然语言处理子任务，旨在将非结构化文本中提到的命名实体定位并分到预定义的类别...IOB标注法的意思是，以'B-'标记命名实体开头的单词，以'I-'标记命名实体中间的单词。...现在，我们可以使用该模型来识别新文本中的命名实体，例如： >>> model.predict_text('Cristiano Ronaldo plays for Juventus FC') ([['Cristian...该项目的起止时间为2020年至2023年，用于研发新闻发布的推荐系统和自然语言处理系统，其部分研究成果已开源，如NERDA。...发布后请将链接反馈至联系邮箱（见下方）。未经许可的转载以及改编者，我们将依法追究其法律责任。
feed mechanism: 将文本两次传入模型获得文本序列的representation，第一次将获得完整的文本序列表示，然后该序列的representation继续参与第二次的编码过程，这样该文本序列在第二次编码过程中...对于第一个问题，THU-ERNIE使用TAGME提取文本中的实体，并将这些实体链指到KG中的对应实体对象，然后找出这些实体对象对应的embedding，这些embedding是由一些知识表示方法，例如TransE...dEA将随机地Mask掉一些token-entity对，然后要求模型在这些对齐的token上去预测相应的实体分布，其有助于将实体注入到THU-ERNIE模型的语言表示中。...，如下：以5%的概率去随机地替换实体，让模型去预测正确的entity。...以15%的概率直接Mask掉token-entity，让模型去预测相应的entity。以80%的概率保持token-entity的对齐不变，以让模型学到KG知识，提升语言理解能力。
命名实体识别（NER, Named Entity Recognition）：识别文本中的实体，如人名、地名、组织机构等。...关系抽取（Relation Extraction）：从文本中识别实体之间的关系，如"导演-拍摄-电影"。...通过这种方式，可以将非结构化的文本数据转化为知识图谱所需的结构化三元组。实体识别与关系抽取实体识别是从文本中提取出有意义的实体（如人名、地名、书名等）的过程，关系抽取则是识别出实体之间的关系。...doc.ents：从文本中识别出命名实体，并打印出实体文本及其标签。在项目中，我们可以根据实体标签（如 PERSON、ORG 等）进一步过滤出感兴趣的实体。...连接 Neo4j 并存储三元组我们将使用 py2neo 库连接 Neo4j，并将清洗后的三元组数据存储到数据库中。
最近的研究利用ConceptNet ， Wikipedia等，以检索知识，解决基于知识的VQA；后来，PICa模型将大型语言模型，如GPT-3作为隐性知识来源，根据文本prompts进行答案预测；KAT...从GLIP中得到对象边界框后，根据对图像进行裁剪，得到区域提议Regional Features，此外，对每一个区域提议还会引入位置编码Regional Positions，然后从中提取以物体为中心的视觉特征...由于有些问题Question可能有歧义，作者遵循PICa的prompt tuning，得到候选答案集。除了答案预测之外，还从GPT-3模型中获得相应的解释，以获得更多的上下文信息。...用FiD的编码器将这些知识编码成文本格式，记为： Visual Encoder 将(Regional Features)和(Regional Positions)输入到两个全连接层，将输出再输入到一个...直到最近，PICa首次将预训练的语言模型GPT-3作为知识库用于基于知识的VQA任务，KAT进一步引入Wikidata作为外部知识资源，这两个方法获得了显著的性能提升。
在丁香园搜索规培考试，给对应的规培考试内容标注相关的标签，比如成绩查询、内科的标签考试答案等。 概念图谱会以一个四层结构构建： 第一层底层是entity实体层，例如规培考试、十二指肠溃疡、腹痛等。...以贝叶斯模型为基础去判断一对一的边关系，考虑全局的统计量或者文本的局部特征，生成一些多边的关系。我们借鉴了王仲远老师的一些相关工作，如MDL的原则等去做concept筛选。...SMedBERT优化方向主要有两个，第一个考虑实体类别和关系来丰富语义， 第二个是构建knowledge bridge，将有一跳连接关系的邻居实体加入预训练模型中。...其次K-Encoder进行mask操作，self attention获得关键实体的信息，对mask任务进行融合。 在训练数据方面，我们收集了约5G大小的中文医疗文本、30亿左右的token。...如此以来，我们就会对一篇如“麻醉不良习惯”的帖子中的讨论帖子抽出如“麻醉医学”和“麻醉的不良习惯”这样的关键词。
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