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实体消歧（6）.pdf

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简介：
《实体消歧》探讨了如何在文本中区分具有相同名称但代表不同实体的概念，是自然语言处理中的关键技术之一。文档深入分析了解决方案与应用案例。 赵军及其他老师的知识图谱资料可以自行下载，里面包含最新论文和详细资料。

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  • 实体消歧（6）.pdf
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    《实体消歧》探讨了如何在文本中区分具有相同名称但代表不同实体的概念，是自然语言处理中的关键技术之一。文档深入分析了解决方案与应用案例。 赵军及其他老师的知识图谱资料可以自行下载，里面包含最新论文和详细资料。
     
  • 关于知识图谱中的实体消歧技术解析
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    本文章深入探讨了知识图谱中的实体消歧技术，旨在解决多义性问题并提高信息检索准确率。通过分析现有方法和实践案例，为相关研究与应用提供参考。 王昊奋老师的知识图谱实战课程涵盖了知识融合技术的精讲，并包含实战指导等内容。
     
  • PyWSD：Python中的词义消歧(WSD)实现
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    PyWSD是一款用Python编写的词义消歧（WSD）工具包，提供了一系列算法和资源来解决词汇多义性问题，在自然语言处理任务中具有广泛应用。 WS 词义歧义消除（WSD）技术的Python实现包括以下几种算法： - 莱斯克算法原始版本（Lesk, 1986） - 改编/扩展版莱斯克算法（Banerjee和Pederson，2002/2003） - 简化版莱斯克算法（包含定义、示例及超义词等信息） - 余弦相似度计算的莱斯克版本 - 最大化相似性方法 - 路径相似度（Wu-Palmer, 1994；Leacock和Chodorow，1998） - 基于信息内容的方法（Resnik, 1995；Jiang and Corath，1997；Lin，1998） PyWSD库目前仅支持Python 3版本。如果您使用的是Python 2，则应安装pywsd==1.1.7。 安装方法如下： ```shell pip install -U nltk python -m nltk.downloader popular pip install -U pywsd ``` 用法示例： ```python from pywsd.lesk import simple_lesk sent = ... result = simple_lesk(sent, word, pos=n) print(result) ```
     
  • chinese_correct_wsd：简单的中文纠错与消歧
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    Chinese_Correct_WSD是一款简洁实用的工具，专注于提升中文文本质量，集成了错误纠正和词义辨析功能，致力于优化语言表达。 这段文本描述了一种用于自动纠错的工具，该工具基于用户输入语句中的同音错误进行纠正，并依赖于从某东客服抓取的数据训练而成。可以进一步分享自己收集的数据以供他人使用来改进模型。 通过运行`./proc.py`脚本生成数据后，可以通过启动服务端（即执行`./server.py`或 `/usr/bin/python3 server.py`)，然后利用客户端脚本（如 `./client_run.py` 或者 `/usr/bin/python3 client_run.py XXX`)进行纠错测试。例如：我想买哥苹果手机 和 对京东新人度大打折扣 分别被纠正为 我想买个苹果手机 和 对京东信任度大打折扣。 此外，还提到了中文词义消歧的思路，但当前效果不佳，计划未来进一步研究。该工具使用了同义词词林（未加入库中，仅作为参考）来辅助处理。
     
  • 一种简便的评估准则，用于基准测试实体识别与消歧系统
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    本研究提出了一种简易实用的评估方法，旨在衡量和比较实体识别及消解系统的性能。该准则便于操作且有效，适用于各种基准测试场景。 一个便于使用的评估标准，用于对实体识别和消歧系统进行基准测试。
     
  • SemEval2013：极性消歧任务的代码分享
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    本项目为SemEval 2013竞赛中极性消歧任务提供解决方案及源代码，旨在帮助研究者理解并改进情感分析技术。 这段文字描述了我为SemEval2013极性消歧任务提交的分类系统的源代码。该任务包括两个部分： **任务A：** 给定包含特定单词或短语的消息，确定这些实例在上下文中是积极、消极还是中性的。边界已经给出，因此这是个分类而非实体识别的任务。 **任务B：** 对于一条消息整体判断其情绪倾向（正面、负面或中性）。如果消息同时传达了正负两种情感，则应选择更强烈的情感作为最终结果。 我的工作是在Richard Wicentowski的指导下完成的。我们尝试通过估计不同alpha水平（即P(正)-P(负)）下的准确性，来组合多个基于特征的naive贝叶斯分类器，并结合来自每个分类器的投票以生成更为准确的情绪预测。我们的研究论文发表在了SemEval2013 Volume 2中。
     
  • 新浪微博语言消歧数据集.zip
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    该数据集为新浪微博文本设计，包含大量标注了用户、话题等实体类型及情感极性的微博示例，旨在推动中文社交媒体语言处理研究。 新浪微博的语义资料。
     
  • 多媒体命令集 - 6（MMC-6）
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    《多媒体命令集 - 6（MMC-6）》是一套用于控制和访问各种存储设备的标准指令集合，广泛应用于光盘、硬盘等设备的数据读取与管理。 WORKING DRAFT INCITS XXX T10/1836D Revision 2g Date: 11 December 2009 INFORMATION TECHNOLOGY - Multi-Media Commands - 6 (MMC-6)
     
  • IEC 60747-6-2016 半导体器件 第6部分：独立器件 晶闸管.pdf
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    本文件为IEC 60747-6-2016标准，详述半导体器件第6部分的规范，专注于独立晶闸管器件的技术要求和试验方法。 IEC 60747-6-2016 半导体器件 第6部分：分立器件 晶闸管.pdf 这段文档是关于半导体器件的标准之一，具体针对的是第6部分中的分立器件——晶闸管。这份标准为相关领域的设计、制造和使用提供了详细的规范和技术指导。
     
  • [6]MediaPipe_3D物体识别_Python.zip
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    本资源包提供了一个基于Python的解决方案，用于实现Google MediaPipe库中的3D物体识别功能。通过简洁高效的代码和详尽的文档，帮助开发者快速上手进行物体检测与跟踪应用开发。 3D物体识别代码及测试图片的相关内容可以在博客文章中找到。该文章详细介绍了如何使用特定的代码进行3D物体识别，并提供了相应的测试图片以供参考。