PCNN：Tensorflow中实现的，用于关系提取的神经架构 – 源代码。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
人工神经网络结合分段卷积神经网络构成了一种在自然语言处理领域中广泛应用于各类任务的架构。针对句子嵌入，采用传统的单层卷积操作能够有效地捕捉n-gram特征。然而，在最大池化层之后，仅仅保留最强的激活值对于关系提取任务而言往往是不够的。 PCNN（分段卷积神经网络）体系结构则通过分析实体在句子中的位置，将输入的句子分割成三个部分。这种调整显著提升了其在关系提取任务中的性能。 PCNN的原始体系结构的设计细节如下。该项目旨在对论文中的方法进行重新实现，并在Tensorflow框架中进行验证。“”。由于Tensorflow目前尚不支持对张量进行可变长度的拆分操作，因此对该体系结构进行了相应的改进和调整。为了开始使用本项目，需要满足以下先决条件：Python 3（版本3.6及以上）已安装完毕，并且需要在虚拟环境中安装所需的Python软件包，通过以下命令安装：pip install -r requirement

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

PCNN：基于TensorFlow的关系提取任务神经网络架构及源码

优质

本项目介绍并提供了基于TensorFlow实现的PCNN（分段卷积神经网络）框架，专为关系抽取任务设计。代码开源便于研究与应用。人工神经网络中的分段卷积神经网络（PCNN）在自然语言处理任务中是一种常用的架构。传统的单层卷积应用在句子嵌入上可以捕捉到n-gram特征，但在最大池化之后仅返回最强的功能对于关系提取任务来说是不够的。为了提高这一能力，PCNN体系结构会根据实体位置将一句话分为三部分进行处理。原始的PCNN设计如下：此项目基于Tensorflow重新实现了相关论文中的架构。由于目前在Tensorflow中还不支持张量拆分成可变长度的操作，因此对原架构进行了相应的调整以适应当前环境的需求。安装该项目所需的先决条件包括Python3（建议使用版本为3.6）以及在一个虚拟环境中通过pip install -r requirements命令来安装必要的python软件包。

Python中使用OpenCV2进行骨架提取的代码实现

优质

本篇文章将详细介绍如何在Python环境下利用OpenCV库实现图像处理中的骨架提取技术，并提供具体的代码示例。通过学习这些技巧和代码，读者能够更好地理解和应用计算机视觉领域内的复杂算法。基于OpenCV和Python的骨架提取代码利用击中不击中变换实现细化操作。分割后结合深度学习识别技术，可以对印刷体字符和数字进行理想的分割与识别。本人已亲测，并提供了生成结果图片及原图对照实例，能够动态展示骨架提取过程，请参见RAR文件包中的具体内容。如有问题可随时沟通。

利用TensorFlow和LSTM进行神经关系提取- Python

优质

本项目采用Python编程语言及TensorFlow框架，运用长短期记忆网络（LSTM）模型实施复杂的自然语言处理任务——神经关系抽取。此方法旨在精准捕捉文本间隐含关联，助力信息检索与知识图谱构建。在TensorFlow中使用LSTM实现神经关系提取OpenNRE。我们提供了一个DEMO网站供您尝试。 OpenNRE是一个开源且可扩展的工具包，它提供了一个统一的框架来实现关系抽取模型。此包适用于以下人群： - 关系抽取新手：我们有手把手教程和详细的文档，不仅可以让您使用关系抽取工具，还可以帮助您更好地了解该领域的研究进展。 - 开发人员：我们易于使用的界面和高性能实现可以加速您在实际应用程序中的部署。此外，我们提供了几个预训练模型，无需任何培训即可投入生产。 - 研究人员：通过我们的模块化设计、各种任务设置和度量工具，您可以轻松地对自己的模型进行实验。我们还为不同的关系提取设置提供了几个最常用的基准。对于需要提交NLP作业以给教授留下深刻印象的人群来说，凭借最先进的模型，这个软件包绝对可以帮助您在同学中脱颖而出！该包主要由高天宇、徐涵、曹淑莲、Lumin Tang、Yankai Lin和Zhiyuan Liu贡献开发。关系抽取是一项自然语言处理(NLP)任务，旨在从文本中抽取出实体之间的语义关系。

基于BP神经网络的图像提取MATLAB代码

优质

本项目提供了一套基于BP（Backpropagation）神经网络技术在MATLAB环境下进行图像特征提取的完整代码解决方案。通过优化算法参数，实现高效准确的图像识别与分类功能。利用基于MATLAB 7.0的BP神经网络训练方法，通过训练样本对目标图像进行分类提取。

使用OpenCV的骨架提取代码

优质

本项目提供了一套基于OpenCV库实现图像中对象骨架提取的源代码及示例。通过细化算法，有效识别并抽取物体轮廓的关键结构信息。适合于计算机视觉与模式识别的研究和应用开发。基于OpenCV的骨架提取代码利用击中不击中变换实现细化操作。

用于提取源代码中中文字符串的工具的源代码

优质

这是一款专门设计用来从各种编程语言的源代码文件中准确提取出其中包含的所有中文字符串的开源软件。从源代码中抽取中文字符串的工具可以帮助开发者将这些字符串替换为其他语言版本的内容，并更新原文件以生成不同语言版本的软件。

使用Python构建神经网络的完整实现（含代码）

优质

本教程详细介绍如何运用Python语言从零开始构建神经网络，并包含详细的源代码示例。适合编程与机器学习初学者参考实践。用 Python 从头实现一个神经网络，并包含代码和教程文档，已测试可以稳定运行。

Python中关于神经网络的基础代码

优质

这段内容提供了一个入门级的学习资源，通过基础的Python编程介绍如何构建和操作简单的神经网络模型。适合初学者了解基本概念与实践应用。神经网络是一种模拟人脑神经元结构的人工智能算法，可以应用于分类、回归及聚类等多种任务。这段代码构建了一个简单的神经网络模型，包括输入层、隐藏层以及输出层，并能处理基本的分类问题。在实现过程中使用了深度学习框架Keras，具体步骤如下：首先导入所需的库和数据集；接着定义模型结构，涵盖输入层、隐藏层及输出层；然后编译模型并选择合适的损失函数与优化器；之后利用随机梯度下降算法训练模型以更新参数值；最后评估该模型在测试集上的表现情况，如准确率、精确率以及召回率等性能指标。这段代码完整展示了神经网络的实现流程，并适用于分类和回归任务等多种场景。通过调整诸如模型架构、优化器类型及损失函数等各种超参数设置，可以进一步提升模型的表现效果。此外，该代码还附有详细的注释与文档说明，便于用户理解和使用。

Python中BP神经网络的实现代码

优质

本篇文章提供了一种使用Python语言实现BP（反向传播）神经网络的方法和具体代码示例，适合初学者学习。欢迎下载并学习关于BP神经网络的Python代码实验，该代码包含详细的注释。

Python中BP神经网络的实现代码

优质

本项目提供了一个使用Python语言实现的BP（反向传播）神经网络示例代码。通过详细的注释和清晰的结构设计，帮助学习者理解并实践这一重要的机器学习算法。适合初学者入门及进阶学习。通过Python实现了BP神经网络的搭建。只需指定各层神经元的数量及激活函数即可轻松构建你的神经网络，并且封装了predict和predict_label等方法，方便直接调用模型进行预测。