前言 用了husky 7（.husky) ,里面钩子脚本无法很好的支持vscode git control这个功能 环境 mac node管理工具（nvm） husky 7 问题 举个真实场景的...带的一个临时执行二进制的工具（默认会去拉取） npx lint-staged 复制代码 逻辑很简单，就是提交之前走一边lint-staged的逻辑 若是你用命令行（在你的terminal），因为你能识别...解决 解决这个问题就是补全识别nvm，这里需要一些Linux知识， 其实也不是很复杂，就一些shell的组合 #!/bin/sh .
Ubuntu： 识别最高分辨率为： VGA1 connected primary 1920x1080+0+0 (normal left inverted right x axis y axis) 3839mm
安装 安装Rasa相对简单，可以通过pip命令直接安装： pip install rasa 为了确保所有依赖项都被正确安装，建议在虚拟环境中进行安装。...dispatcher.utter_message(template="utter_recommend_products", items=recommended_products) return [] 动态实体抽取...通过利用Rasa的自定义实体抽取器，开发者可以根据需要抽取对话中的特定信息，如时间、地点、数量等。...# config.yml pipeline: - name: "SpacyNLP" - name: "SpacyEntityExtractor" dimensions: ["ORG",..."GPE"] - name: "CRFEntityExtractor" - name: "EntitySynonymMapper" 这段配置展示了如何集成Spacy实体抽取器以抽取组织和地点信息
序列特征是(number-of-tokens x feature-dimension)维度的矩阵，矩阵包含了句子中每个Token的特征向量，我们用这个特征去训练序列模型，如实体识别。...意图识别 配置方法：在example下加入符合此意图的文本。识别意图，rasa NLU提供了两种方法：1....nlu.yml 配置训练数据：实体识别的训练数据需要将文本里的实体内容用[]括起，后面接其所属的实体名字(entity_name) - intent: 手机产品介绍 examples: |...DIETClassifier，可以参阅文章：【RASA】DIET：Dual Intent and Entity Transformer Entity Extractors（MitieEntityExtractor 、SpacyEntityExtractor...policy 和 actions 需要同时启动 action server，因为有自定义的 actions 每一步都需要人工确认预测的 actions 是否正确，若错误需要人工校正 ?
华北电力公司/nt 董事长/n 谭旭光/nr 和/c 秘书/n 胡花蕊/nr 来到/v 美国纽约/ns 现代/ntc 艺术/n 博物馆/n 参观/v 其中机构名“华北电力公司”、人名“谭旭光”“胡花蕊”全部识别正确...但是地名“美国纽约现代艺术博物馆”则无法识别。有以下两个原因: PKU 语料库中没有出现过这个样本。 隐马尔可夫模型无法利用词性特征。 对于第一个原因，只能额外标注一些语料。...结果如下: 华北电力公司/nt 董事长/n 谭旭光/nr 和/c 秘书/n 胡花蕊/nr 来到/v [美国纽约/ns 现代/ntc 艺术/n 博物馆/n]/ns 参观/v 与隐马尔可夫模型相比，已经能够正确识别地名了...://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP/tree/master/code/ch08/crf_ner.py 运行时间会比较长，结果如下: 华北电力公司/nt 董事长.../w 这句话已经在语料库中出现过，能被正常识别并不意外。我们可以伪造一款“米格-阿帕奇-666S”战斗机，试试模型的繁华能力，发现依然能够正确识别。
图1 命名实体识别的特点、难点、热点 1 特点 评判一个命名实体是否被正确识别包括两个方面:实体的边界是否正确;实体的类型是否标注正确。...目前命令实体识别只是在有限的领域和有限的实体类型中取得了较好的成绩，如针对新闻语料中的人名、地名、组织机构名的识别。但这些技术无法很好地迁移到其他特定领域中，如军事、医疗、生物、小语种语言等。...这是因为资源不足的情况下，模型无法充分学习隐藏的特征表示，传统的监督学习方法的性能会大大降低。 近来，越来越多的方法被提出用于解决低资源命名实体识别。...(3)嵌套命名实体识别 通常要处理的命名实体是非嵌套实体，但是在实际应用中，嵌套实体非常多。大多数命名实体识别会忽略嵌套实体，无法在深层次文本理解中捕获更细粒度的语义信息。...命名实体识别的研究方法 命名实体识别从早期基于词典和规则的方法，到传统机器学习的方法，后来采用基于深度学习的方法，一直到当下热门的注意力机制、图神经网络等研究方法，命名实体识别技术路线随着时间在不断发展
甄别实体与值对象非常重要，正确与否会直接影响聚合的设计。 聚合是边界 在DDD中，聚合是实体与值对象的边界。...如果一个值对象与多个实体之间存在关系，要么说明多个实体都属于一个聚合；要么意味着该值对象需要复制为多份，放到不同的聚合中，如下图所示： 如此一来，对于聚合边界的识别，就变成了对实体关系强弱的判断。...只要我们正确地甄别了实体与值对象，在识别聚合时，就可以不再考虑值对象，如此就能降低识别的难度。...因此，要正确地甄别实体与值对象，需要结合具体的上下文。 识别的特征 即便如此，仍然缺乏相对客观的判断标准。为此，我总结了如下几个特征。 相等性 甄别实体与值对象，可以首先从相等性进行判断。...如果仍然无法判断，就遵循优先级原则：优先将领域概念建模为值对象。
这时，我们必须把其中的 “明天早上7点20”这个时间实体准确解析出来，并映射到标准时间轴上，得到 “2021-09-18 07:20:00”这个时间点（假设今天是9月17日）。...'point': {'time': ['2021-07-16 16:00:00', '2021-07-16 16:59:59'], 'string': '周五下午4点'}}} ``` 平时我们做命名实体识别...根据目前掌握的处理情况看，该工具解析正确率在95%左右，还有进步空间，如果试用过程中遇到无法解析的时间字符串，可以在 Github 上提交报错信息。...对了，还需注意一点，像上面的例子一样，该解析时间工具要求所传入的时间字符串一定是干净的时间实体！这样解析结果才更有保证。有的同学会问，那我还得另外找一个时间类型的实体识别模型吗？...倒也不用~~~JioNLP 还提供了一个基于规则的时间类型的实体识别工具。使用时，直接传入整篇文章即可。
示例：实体“阿尔伯特·爱因斯坦”可以拥有属性“出生日期：1879年3月14日”，关系“出生于”可以拥有属性“时间：1879年”。...规则应用示例 假设我们要融合两个知识库中关于“企业”实体的信息，可以定义如下规则： 如果两个实体的名称相似度超过90%，且它们的创立时间相差不超过一年，则认为这两个实体是同一实体。...规则可能无法覆盖所有的边缘情况，导致融合结果的不准确。 4.2 基于机器学习的方法 随着机器学习技术的发展，基于机器学习的方法在知识融合中展现了强大的能力，特别是在处理大规模知识库和复杂融合任务时。...定义：精确率是正确识别的实体链接数除以所有识别的实体链接数，召回率是正确识别的实体链接数除以应该识别的实体链接总数，F1分数是精确率和召回率的调和平均值。...处理时间和资源消耗 指标：融合过程所需的时间和计算资源消耗。 评估：通过实验测量在不同规模的数据集上运行融合算法所需的时间和资源，评估算法的效率和可扩展性。
1、命名实体识别概念 命名实体识别指识别文本中具有特定意义的实体，如人名、机构名、地名等专有名词和有意义的时间等，是信息检索、问答系统等技术的基础任务。如在“小明在夏威夷度假。”...在个体户等商户中,组织名称中也存在大量的人名、地名、数字的现象,要正确标注这些命名实体类型,常常要涉及上下文语义层面的分析,这些都给命名实体的识别带来困难。...而条件随机场为命名实体识别提供了一个特征灵活、全局最优的标注框架，但同时存在收敛速度慢、训练时间长的问题。...一般说来，最大熵和支持向量机在正确率上要比隐马尔可夫模型高一些，但是隐马尔可夫模型在训练和识别时的速度要快一些，主要是由于在利用维特比算法求解命名实体类别序列的效率较高。...召回率(REC)等于系统正确抽取的结果占所有可能正确结果的比例;准确率(PRE)等于系统正确抽取的结果占所有抽取结果的比例。
vue : 无法将“vue”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确， 然后再试一次。
1.关于飞桨UIE等模型预测推理时间很久的问题分析以及解决 1.1.原因分析 用uie做实体识别，Taskflow预测的时间与schema内的实体类别数量成正比，schema里面有多少个实体类别 实体识别中每次取一个类别作为...prompt与原文本拼接作为模型的输入，所以schema中有多个实体类别时会预测多次。...如果选择fp16，请先确保机器正确安装NVIDIA相关驱动和基础软件，确保CUDA>=11.2，cuDNN>=8.1.1，初次使用需按照提示安装相关依赖。...问题：在使用PaddleSlim进行剪枝后，生成的是静态图，有什么办法可以再加载进模型进行训练，或者像正常训练完model一样进行预测 裁剪后的模型会导出为静态图模型，无法再通过动态图的方式加载再训练。
命名实体识别 1：命名实体识别概念 命名实体识别指识别文本中具有特定意义的实体，如人名、机构名、地名等专有名词和有意义的时间等，是信息检索、问答系统等技术的基础任务。如在“小明在夏威夷度假。”...在个体户等商户中,组织名称中也存在大量的人名、地名、数字的现象,要正确标注这些命名实体类型,常常要涉及上下文语义层面的分析,这些都给命名实体的识别带来困难。...而条件随机场为命名实体识别提供了一个特征灵活、全局最优的标注框架，但同时存在收敛速度慢、训练时间长的问题。...一般说来，最大熵和支持向量机在正确率上要比隐马尔可夫模型高一些，但是隐马尔可夫模型在训练和识别时的速度要快一些，主要是由于在利用维特比算法求解命名实体类别序列的效率较高。...召回率(REC)等于系统正确抽取的结果占所有可能正确结果的比例;准确率(PRE)等于系统正确抽取的结果占所有抽取结果的比例。
基于条件随机场命名实体识别方法属于有监督学习方法，利用已标注大规模语料库训练。 命名实体的放射性。命名实体的前后词。...特征模板选择和具体识别实体类别有关。 命名实体，人名(政治家、艺人等)、地名(城市、州、国家、建筑等)、组织机构名、时间、数字、专有名词(电影名、书名、项目名、电话号码等)。...自然语言处理词性，区别词、方位词、成语、习用语、机构团体、时间词，多达100多种。汉语词性标注最大困难“兼类”，一个词在不同语境中有不同词性，很难从形式上识别。 词性标注过程。...校验确定正确性，修正结果。检查词性标注一致性。一致性，所有标注结果，相同语境同一个词标注相同。兼类词，被标记不同词性。非兼类词，人工校验或其他原因导致标记不同词性。...词数目多，词性多，一致性指标无法计算公式求得，基于聚类和分类方法，根据欧式距离定义一致性指标，设定阈值，保证一致性在阈值范围内。词性标注自动校对。
php : 无法将“php”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。...composer : 无法将“composer”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。...请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再 是因为php环境变量的问题，设置完后 重启电脑 Buy me a cup of coffee :)
远监督模型 由于远监督模型假设实体识别是完全正确的，但实际中并非如此，因此在此给出基于2万条数据的医疗命名实体识别模型效果：F1=81%。...原始方法大都是基于词法、句法特征来处理， 无法自动提取特征。而且句法树等特征在句子长度边长的话，正确率很显著下降。...但每个模型的输出效果是有所区别的，有些模型对预测结果比较严格，要求实体边界，类型，以及关系类型都正确，才算预测成功；而有些模型则无需预测实体类型，只需识别实体的范围即可，因此具体到应用中，可视情况而定。...然而，这种方法严重依赖于训练数据，无法提取多字实体。 于是论文提出了一种以相关实体为关系论据，处理关系提取的新范式。在这个范式中应用层次强化学习（hrl）框架来加强实体提及和关系类型之间的交互。...与其他模型不同，HRL的标注数据比较复杂，除了需要具有特定关系的实体对，还需要与当前关系无关的实体用于强化学习的reward过程。 ? 联合抽取模型总结 模型复杂度高，时间空间代价较大。
面对复杂的泛在网络空间，用户有可能无法准确表达搜索意图；即使能够准确表达，搜索引擎也可能难以正确理解；即使能够正确理解，也难以与恰当的网络资源进行匹配。...命名实体识别 命名实体识别的目的是识别文本中指定类别的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等的任务。 命名实体识别系统通常包含两个部分：实体边界识别和实体分类。...其中实体边界识别判断一个字符串是否是一个实体，而实体分类将识别出的实体划分到预先给定的不同类别中去。...例如，从“毛泽东 1893 年出生于湖南湘潭”这句话中抽取事件{类型：出生， 人物：毛泽东，时间：1893 年，出生地：湖南湘潭}。 事件抽取任务通常包含事件类型识别和事件元素填充两个子任务。...事件元素指组成事件的关键元素，事件元素识别指的是根据所属的事件模板，抽取相应的元素，并为其标上正确元素标签的任务。 信息集成 实体、关系和事件分别表示了单篇文本中不同粒度的信息。
命名实体的开放性是指命名实体内容和类型并非永久不变，会随着时间变化发生各种演变，甚至最终失效。命名实体的开放性和复杂性给实体分析带来了巨大的挑战，也是亟待解决的核心关键问题。...命名实体识别的研究进展 命名实体识别从早期基于词典和规则的方法，到传统机器学习的方法，后来采用基于深度学习的方法，一直到当下热门的注意力机制、图神经网络等研究方法，命名实体识别技术路线随着时间在不断发展...这是因为资源不足的情况下，模型无法充分学习隐藏的特征表示，传统的监督学习方法的性能会大大降低。近来，越来越多的方法被提出用于解决低资源命名实体识别。 ...3、嵌套命名实体识别 通常要处理的命名实体是非嵌套实体，但是在实际应用中，嵌套实体非常多。大多数命名实体识别会忽略嵌套实体，无法在深层次文本理解中捕获更细粒度的语义信息。...例如：“今天晚上我要上B站”，这里B站是一个实体指代项，该实体指代项在知识库中可能存在多种表示和含义，而此处要匹配的正确实体是：bilibil网站。
具体来说，这项工作展示了可以如果通过在实体上渲染一个人可以戴上的眼镜来欺骗基于 DNN 的人脸识别。 在这篇论文中，我们在空间的全部三个维度上改进了通过实体方式实现的攻击。...我们将 AGN 的目标设定为两种准确度达到了人类水平的基于 DNN 的人脸识别算法——VGG 和 OpenFace，使该 AGN 可以输出能让攻击者避开正确识别或不引起注意地伪装成特定目标的眼镜。...图 4：一个数字的避免被识别的示例。左图：演员 Owen Wilson 的一张图像，可以被 VGG143 以 1.00 的概率正确分类。...右图：使用 AGN 的输出来避开 VGG143 的识别（该图像被分配到正确类别的概率低于 0.01）。 ? 表 4：实体可实现性实验的总结。前两列给出了被攻击的 DNN 和攻击者。 ?...y 轴表示被误分类（即成功避免被识别）的图像的平均比例。 ? 图 8：来自不同集合的眼镜被标记为真实的时间所占的百分比。
错误，通常表明指定的类没有被 JPA 识别为实体。本篇博客将详细分析该问题的成因，并提供针对性解决方案，通过代码示例帮助小白轻松掌握排查和修复该问题的方法。...未在 JPA 配置中正确扫描该实体类。 类路径配置错误，导致实体未加载。 正文 1. 问题分析 Not a managed type 的核心原因是 JPA 无法识别某个类为持久化实体。...1.3 检查 Spring Boot 的配置 确保 Spring Boot 或 Spring 配置中正确设置了实体扫描路径。 2....Boot 无法识别到实体类。...的问题，从实体类的声明到配置调试逐步完善。如果你是小白，别害怕，这些问题的本质就是 JPA 没有正确加载你的实体类，通过耐心排查，一定能找到根本原因。
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