越刷题越觉得自己进度慢、且要补的知识点越多了,所以加快下刷题进度吧。恰好接下来的 15 和 16 题都与三数之和相关,放到一起来记录下。
上回说到,计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而,我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律,因此仅仅存储非零元素的值是不够的,我们还需要非零元素的其他信息,具体需要什么信息很容易想到:考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值,同时对应的信息还有矩阵的行和列。因此,将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组(行索引,列索引,值)。然后再按照某种规律存储这些三元组。
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟推荐系统是KEG应用的一个重要领域。 图是我最喜欢使用的数据结构之一,它们可以使我们能够表示复杂的现实世界网络,如快速交通系统(例如,公交道路、地铁等)、区域或全球空中交通,或者人们的社交网络之类的相关事物。并且他们非常灵活,很容易被人类理解,但是为了让计算机“理解”和“学习”它们,我们需要额外的一步(称为矢量化)。这种解释可能过于简单,我们将在本文的后续部分详细解释。 知识图谱有何特别之处? 为了轻松理解知识图与其他图的不同之处,我们想象一个具
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题,所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组:
每天给你送来NLP技术干货! ---- 本论文已入选国际语义网顶级会议ISWC 2022,论文标题为《RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation》,该论文在融入知识图谱的对话生成任务中提出了一个新的模型RT-KGD来探究多轮对话中知识话题之间的转移关系,从而生成逻辑更连贯、融入信息更准确的回复语句。 Arxiv链接:https://arxiv.org/abs/2207.08212 Github链接:htt
这一题其实挺简单的,因为题目中给出的操作事实上可以完成包括某一字符串内部的顺序互换以及两字符串之间的子串穿插等全部操作。
无监督信息抽取较多都是使用哈工大的ltp作为底层框架。那么基于ltp其实有了非常多的小伙伴进行了尝试,笔者私自将其归纳为:
https://blog.csdn.net/Appleyk/article/details/80422055
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2109.06705.pdf
检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。本文比较了各种著名的排名损失的公式和应用。
今天为大家带来一篇美国加州大学欧文分校发表在NAACL 2019上的一篇论文。在本文中,作者提出了对链路预测模型的对抗性修改:识别出添加到知识图谱中,或者从知识图谱中删除的事实,这些事实能够在模型经过重新训练后更改对目标事实的预测。利用对图的删除,作者识别出对预测链接最有影响的事实来研究可解释性;利用对图的添加,评估模型的鲁棒性。同时,作者引入了一种有效近似嵌入的方法来估算知识图谱修改的效果。
给定一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?找出所有满足条件且不重复的三元组。
给你一个整数数组 nums,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。
🔎🔎如果说代码有灵魂,那么它的灵魂一定是👉👉算法👈👈,因此,想要写出💚优美的程序💚,核心算法是必不可少的,少年,你渴望力量吗😆😆,想掌握程序的灵魂吗❓❗️那么就必须踏上这样一条漫长的道路🏇🏇,我们要做的,就是斩妖除魔💥💥,打怪升级!💪💪当然切记不可😈走火入魔😈,每日打怪,拾取经验,终能成圣🙏🙏!开启我们今天的斩妖之旅吧!✈️✈️
本文介绍我们在场景图生成 (Scene Graph Generation, SGG) 领域的工作——Structured Sparse R-CNN for Direct Scene Graph Generation。本工作将端到端稀疏目标检测器引入场景图生成领域,并提出了相应的关系建模组件和训练策略。该模型在 Visual Genome, Open Image V4/V6 数据集上取得了 SOTA 效果。论文和代码及模型已经开源:
知识图谱能够提供重要的关系信息,在各种任务中得到了广泛的应用。然而,在KGs中可能存在大量的噪声和冲突,特别是在人工监督较少的自动构造的KGs中。为了解决这一问题,我们提出了一个新的置信度感知(confidence-aware)知识表示学习框架(CKRL),该框架在识别KGs中可能存在的噪声的同时进行有置信度的知识表示学习。具体地说,我们在传统的基于翻译的知识表示学习方法中引入了三元组置信度。为了使三次置信度更加灵活和通用,我们只利用KGs中的内部结构信息,提出了同时考虑局部三次和全局路径信息的三次置信度。在知识图噪声检测、知识图补全和三重分类等方面对模型进行了评价。实验结果表明,我们的置信度感知模型在所有任务上都取得了显著和一致的改进,这证实了我们的CKRL模型在噪声检测和知识表示学习方面的能力。
计算机语言中,一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时,会发现矩阵中有许多值相同或许多值为零的数据,且分布有一定的规律,称这类型的矩阵为特殊矩阵。
三元组 是一个由三个整数组成的数组。 给你一个二维整数数组 triplets ,其中 triplets[i] = [ai, bi, ci] 表示第 i 个 三元组 。 同时,给你一个整数数组 target = [x, y, z] ,表示你想要得到的 三元组 。
给你一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
作者:Lingbing Guo、Qingheng Zhang、Weiyi Ge、Wei Hu、Yuzhong Qu
链接:https://arxiv.org/pdf/1906.05317v1.pdf
不论是传统语言模型还是现在飞速发展大语言模型,当面对快速更新迭代的背景知识时都存在一定的局限性。知识图谱(KG)作为大模型的信息补充,可以帮助其更好地理解语言提升模型性能。今天给大家分享的这篇文章,「从知识图谱检索机制出发,分析传统知识图谱检索的局限性,提出了直接事实检索(DiFaR)框架」,实验结果表明,该方法大大优于传统知识图谱KG的pipeline检索方法。
在自然语言处理和计算机视觉领域,已经有工作开始探索基于常识的阅读理解和视觉问答问题。这类问题要求算法需要额外的常识才能给出答案。但现有的常识视觉问答数据集大多是人工标注的,并没有基于合适的知识或情感表达进行构建。这不仅导致常识的分布相当稀疏,容易产生解释的二义性,同时还容易引入标注者偏差,使得相关算法仍在关注于增加神经网络的表达能力以拟合问题和答案之间的表面联系。
给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请
存储大规模知识图谱,且便于对知识进行更新,但当知识图谱查询的选择性较大时,查询性能明显下降
“半指针-半标注”方法实体的抽取器,基于苏神的三元组抽取方法改造,这里取消了三元组抽取模型中对s的抽取,直接抽取实体并做分类(相当于直接抽取p和o)。改造后的实体抽取方法不仅可以运用于短实体的抽取,也可以运用到长句实体的抽取。
本文对WWW2020 论文《Metric Learning with Equidistant and Equidistributed Triplet-based Loss for Product Image Search》(用于图像检索的等距离等分布三元组损失函数)进行解读。
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关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在K-Means算法(机器学习(25)之K-Means聚类算法详解)中讲到了K-Means和Mini Batch K-Means的聚类原理。这里再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCH。BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况。它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行聚类。 什么是流形学习 BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced
今天为大家分享的文章是ACL 2020录用的一篇关于关系抽取的文章,是吉林大学人工智能学院常毅教授团队的研究成果。针对目前既存模型处理重叠关系三元组(多个关系三元组共享同一个实体)效果不好的问题,提出了一种新的级联二元标注框架——CASREL。不同于以往模型将关系建模为实体的离散标签(即将关系抽取作为分类任务处理),作者从一个新的视角审视这个问题,认为可以在一句话中将关系建模成一个使头实体映射到尾实体的函数。这样我们只需要找出尽可能多的三元组即可,而以往关系分类任务中却存在许多关系被遗漏的问题。
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章,关系抽取是自然语言处理中信息抽取(EI)的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章:
知识图谱(KGs)包含了许多真实世界的知识,在许多领域都发挥着重要重用,但是大型的知识图谱构建过程需要大量的人工介入。随着语言模型(LMs)的发展,其参数囊括的知识也是极其丰富且应用广泛的,同时语言模型的训练并不需要太多人工干涉。因此,有不少研究证明LMs可以替代KGs,但是这真的是正确的吗?或许我们需要重新审视一下这个观点。
信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中抽取实体、属性、关系及事件等事实类信息的文本处理技术,是信息检索、智能问答、智能对话等人工智能应用的重要基础,一直受到业界的广泛关注。... 本次竞赛将提供业界规模最大的基于schema的中文信息抽取数据集(Schema based Knowledge Extraction, SKE),旨在为研究者提供学术交流平台,进一步提升中文信息抽取技术的研究水平,推动相关人工智能应用的发展。
该题为 二数之和 的进阶版本,当然还有一个进阶版本为 四数之和。我们将会一一进行分析!
散列表(Hash Table)是一种非常重要的数据结构,它允许我们根据键(Key)直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组,对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中,扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快,因为每个元素都存储了它的键和值,所以我们可以直接访问任何元素,无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此,无论是进行数据检索、缓存操作,还是实现关联数组,散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用,比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作:插入(Insert)和查找(Lookup)。插入操作将一个键值对存储到散列表中,而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度,这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时,如二分搜索树或数组,显示出显著的优势。然而,为了保持散列表的高效性,我们必须处理冲突,即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中,不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息,例如,计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而,这个方法的一个缺点是,在某些情况下,可能会产生聚集效应,导致某些单元过于拥挤,而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突,而且不会产生聚集效应。然而,它也有一个缺点,那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说,散列表是一种非常高效的数据结构,它能够快速地查找、插入和删除元素。然而,为了保持高效性,我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如,我们可以使用再哈希(rehashing)技术来重新分配键,以更均匀地分布散列表中的元素,减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能,使其在各种应用中更加高效。
作者:李加贝 (浙江工商大学) 方向:跨模态搜索 标题:A Contrastive Framework for Learning Sentence Representations from Pairwise and Triple-wise Perspective in Angular Space -- ACL2022 链接:https://aclanthology.org/2022.acl-long.336v2.pdf 虽然bert等预训练语言模型取得了巨大的成功,但直接使用它们的句子表征往往会导致在语义
【导读】随着知识图谱越来越火,知识图谱的表示渐渐成为研究重点,目前已经有 TransE,TranH,ComplEX 等一系列的方法,这些方法在标准数据集中都取得了较好的结果,但在其他数据集上结果不是很
欢迎和小詹一起定期刷leetcode,每周一和周五更新一题,每一题都吃透,欢迎一题多解,寻找最优解!这个记录帖哪怕只有一个读者,小詹也会坚持刷下去的!
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
最近 @Yener 开源了史上最大规模的中文知识图谱——OwnThink(链接:https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData ),数据量为 1.4 亿条。
春恋慕三元组损失(Triplet loss)是一种被广泛应用的度量学习损失,是在研究度量学习时的重点,今天来深入探究一下关于三元组损失的概念和原理。
给你一个整数数组 arr ,以及 a、b 、c 三个整数。请你统计其中好三元组的数量。
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取(两个实体)和多元关系抽取(三个及以上实体)。
由于数组可以是多维的,而顺序存储结构是一维的,因此数组中数据的存储要制定一个先后次序。
给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请你返回所有和为 0 且不重复的三元组。
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