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CasRel项目使用的NYT数据集

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简介:
本项目采用CasRel模型并基于NYT数据集进行训练与测试,旨在优化实体关系抽取任务的效果。NYT数据集包含大量标注语料,为模型提供了丰富的学习资源。 CasRel项目所需的NYT数据集。

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客服
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  • CasRel使NYT
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    本项目采用CasRel模型并基于NYT数据集进行训练与测试,旨在优化实体关系抽取任务的效果。NYT数据集包含大量标注语料,为模型提供了丰富的学习资源。 CasRel项目所需的NYT数据集。
  • NYT原始CasRel模型中
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    本研究探讨了将《纽约时报》的数据应用于CasRel模型中进行实体关系抽取的效果与潜力,旨在提升文本挖掘和信息提取技术的应用水平。 在复现ACL2020的论文《A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction》所需的raw_NYT数据由于google drive下载不便,我已经将文件放在这里了,并且贴心地把7z压缩格式转换成了常见的zip格式。我可真是个小天使。
  • NYT-公开资源
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    简介:NYT数据集是由《纽约时报》提供的一个包含海量文章和新闻报道的数据集合,为研究者、开发者和学生提供了丰富的文本分析材料。 NYT数据集是一个公开的数据集,可以用于进行关系抽取。
  • NYT关系抽取(BIO格式).zip
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    这是一个包含新闻文章的数据集,用于训练和评估关系抽取模型,采用BIO标注格式标记实体间的关系,便于自然语言处理研究。 本资源是关系抽取公开数据集NYT,已转成BIO格式,可直接用于端到端的关系抽取训练。
  • SpringBoot不使模拟
    优质
    这是一个基于Spring Boot框架开发的示例项目,专注于展示在无需数据库支持的情况下进行应用开发的方法和技巧。通过内存数据或文件操作等方式实现数据存储与读取功能,帮助开发者理解业务逻辑与数据层分离的重要性,并掌握无数据库环境下的模拟测试技术。 在本项目中,我们将深入探讨如何使用Spring Boot创建一个不需要传统数据库支持的后端应用。Spring Boot以其简洁、快速配置以及强大的功能特性成为Java开发者首选的微服务框架之一。即使没有数据库的支持,它仍然能够提供丰富的工具来处理数据流、实现业务逻辑或构建API。 Spring Boot的一个核心特点是自动配置功能,这使得开发人员无需编写大量的XML配置文件就能通过注解驱动的方式迅速搭建应用。在不使用数据库的情况下,我们可以利用Spring Boot的内存存储解决方案(如InMemoryDataStore)或者消息队列系统(例如RabbitMQ和Kafka)来处理数据。 项目中可能会采用事件驱动的设计模式,在这种设计下应用程序通过发布与订阅机制进行通信,而不是直接依赖于数据库。比如可以创建一个EventBus,并利用Spring的ApplicationEventPublisher来进行事件的发送与接收操作。这种方式在实现异步任务、组件解耦或应用CQRS(命令查询职责分离)架构时非常有用。 此外,在没有传统数据库支持的情况下,我们可以借助Spring Data模块的一些替代方案来处理数据问题,比如使用MapStruct进行对象之间的映射转换或者用Apache Commons Lang的BeanUtils来进行属性复制操作。Mockito库则可以用来模拟数据交互过程,特别是在测试环节中验证方法行为时非常有用。 我们将会利用Java语言编写代码,并且遵循MVC(模型-视图-控制器)架构模式来组织项目结构:创建Controller类处理HTTP请求;使用Service层封装业务逻辑;以及采用如List、Set、Map等标准集合类作为临时的数据存储方式。此外,Spring框架的核心组件如AOP(面向切面编程)、IoC容器也将在我们的开发过程中发挥重要作用。 对于后端部分而言,我们需要关注的是服务器端的逻辑处理能力。在没有数据库支持的情况下,后端可能需要通过RESTful API接口来提供服务,并且可以使用Spring Web MVC或Spring WebFlux等库进行API的设计与实现工作。前者基于Servlet技术框架;后者则采用Reactor非阻塞模型设计,更适合于高并发场景下的应用开发需求。 最后,在项目源代码中通常会包含`Application.java`启动类以及构建文件如`pom.xml`或`build.gradle`等资源。通过这样一个Spring Boot无数据库模拟项目的实施过程,我们可以学习到如何在没有传统数据库支持的情况下高效地管理和处理数据流程的相关知识和技能。
  • 共享单车-大
    优质
    本数据集涵盖共享单车使用情况的大规模记录,旨在支持各类数据分析和机器学习研究,促进城市交通优化及环保出行方案的发展。 深圳市共享单车企业每日订单表(2018年12月至2020年2月),包含大约10万条数据记录。
  • VOC格式疲劳驾驶检测于实际使
    优质
    本数据集提供基于VOC格式的疲劳驾驶检测图像及标注信息,涵盖多种驾驶场景,旨在为研究人员和开发者提供真实可靠的数据支持,助力疲劳驾驶检测系统的研发与优化。 疲劳驾驶检测数据集采用VOC格式,可以应用于实际项目。
  • 精准营销
    优质
    本大数据集专为精准营销项目设计,包含海量用户行为和偏好信息,旨在助力企业通过数据分析实现个性化推广策略,提升市场响应效率与客户满意度。 数据集sell.sql包含本项目中的367万条脱敏交易流水数据,时间跨度为5年。每条交易记录包括客户ID、交易时间、交易金额和交易附言四个字段。
  • Linux电子词典使SQLite3库)
    优质
    本项目为一款基于Linux系统的电子词典应用,采用SQLite3数据库存储词汇数据,提供高效便捷的查询功能,便于用户学习和查阅。 1. 登录需要密码,并提供注册新用户的功能。在用户输入密码时不能显示密码,就像Linux登录那样。 2. 用户的查询会即时得到回复。 3. 用户可以查看自己的查询历史记录。 4. 用户也可以清除自己的历史记录。