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利用BiLSTM和Attention机制，完成了SemEval-2010 Task 8上的关系抽取任务（基于Pytorch），并提供了代码和报告。

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简介：
该实验提供的代码名为relation_Extraction.zip，包含用于关系抽取任务的完整实现。

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  • 基于BiLSTM与Attention的关系抽取在SemEval-2010 Task 8中的应用（Pytorch）【含代码和报告】
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    本文介绍了一种使用BiLSTM与Attention机制进行关系抽取的方法，并将其应用于SemEval-2010任务8中，提供源代码及实验报告。 实验代码文件名为 relation_Extraction.zip。
     
  • SemEval-2010任务8
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    SemEval-2010任务8是针对词语相似度评估的国际竞赛活动，旨在促进自然语言处理领域中词汇语义理解的研究与应用。 SemEval2010 任务8 实体关系抽取数据集已经包含了标注的语料。
     
  • Chinese NRE: 中文命名实体关系抽取，基于PyTorch的BiLSTM+Attention模型
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    Chinese NRE项目采用PyTorch框架下的BiLSTM+Attention模型进行中文文本中的人名、地名和组织机构等实体识别及其关系抽取，提升自然语言处理精度。 本项目使用Python 2.7与Pytorch 0.4.0进行中文实体关系抽取。对于不熟悉该领域的读者建议先行了解相关背景知识。该项目中使用的数据集较为稀缺，目前包含11+1种人物关系类型的数据集质量尚可但仍有改进空间。（更新）近期ybNero同学提供了一份新的数据集，详情可以在项目问题列表中查看。 示例格式如下：实体A 实体B 关系 句子。尽管名为中文实体关系抽取，项目也增加了一个英文语料库SemEval2010_task8，并进行了基本的数据预处理工作。这是个免费且公开的资源，其他优质数据集可能需要付费获取。 训练模型采用LSTM+Attention架构，特征提取利用词向量和位置信息，在运行前需先执行dat脚本进行准备。
     
  • 利用PyTorch实现并测试了单向、多层及双向LSTM，并提供了完整的自定义代码与官方LSTM的对比分析。
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    本项目使用PyTorch实现了单向、多层和双向LSTM模型，包含详尽的自定义代码示例及其与官方库功能的对比测试分析。 基于PyTorch从头实现了单向、多层、双向LSTM，并给出了完整使用代码。同时，还与torch自带的LSTM进行了对比实验。
     
  • 对Java中Spring Task定时任务的深入了解
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    本文章详细探讨了在Java开发环境中使用Spring Task模块实现定时任务的方法与技巧，深入分析其原理和应用场景。 在Java开发中，Spring框架提供了丰富的功能支持，其中包括对定时任务的处理。作为Spring内置的一部分，Task是用于实现异步与定时任务执行的一种解决方案，并通过提供TaskExecutor和TaskScheduler两个接口来抽象这些操作。 这两个接口允许开发者灵活地选择不同的第三方库或工具进行集成使用，如Java自带的Timer、Quartz等框架，而Spring Task则是其自身提供的一个具体实施方案。特别适合处理并发场景下的多种定时任务需求。 首先来看一下TaskExecutor接口。这个接口基于Java标准的Executor模式进行了扩展，并且主要功能是为定时任务提供线程池支持以优化执行效率。使用方式类似于原始的Executor接口，主要是通过execute()方法来提交Runnable类型的任务给线程池处理，在内部则会利用到预先配置好的线程资源来进行高效并发操作。 而TaskScheduler接口则是为了更进一步地控制和调度异步任务设计的一个高级抽象层。它不仅允许指定需要执行的具体任务（如 Runnable 或 Callable 类型的对象），还可以设定触发这些任务的时间点或周期性规则，从而实现更加精准的任务管理功能。例如，Spring 4.x版本之后开始广泛采用的cron表达式就成为了一种定义复杂时间调度逻辑的有效工具。 cron表达式的结构包含六个参数：秒、分钟、小时、日期（月份中的第几天）、月份及星期几，每个位置都可以使用特定符号进行组合以指定不同的触发规则。比如，“30 * * * * ?”这个例子意味着每个小时的第30分钟时执行一次任务；其中问号代表该字段可以忽略不填。 为了简化cron表达式的应用过程，Spring提供了一个CronTrigger类来帮助将Runnable对象与特定的时间安排策略绑定在一起，并生成可随时启动的任务实例。这使得创建基于时间计划表运行的应用程序变得更加容易和直观。 ThreadPoolTaskScheduler是上述接口的一个具体实现例子，在它内部使用了ScheduledExecutorService线程池技术，同时实现了TaskExecutor功能特性。因此在需要频繁调用定时任务的场景中，选择此方案可以有效避免因频繁地启动与关闭工作线程而导致资源浪费的问题。 综上所述，Spring Task通过提供灵活的任务执行接口和强大的时间调度工具（如cron表达式），为开发者们提供了处理Java应用程序中的异步及周期性作业的强大能力。这不仅简化了相关代码的编写过程，还提高了应用的整体性能表现与维护便利度，在实际项目开发中可以根据具体需求选择最合适的定时任务实现方式。
     
  • SemEval2010任务8实体关系抽取数据集
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    简介：SemEval2010任务8实体关系抽取数据集是专为评估文本中实体间语义关系自动抽取技术而设计的数据集合，涵盖丰富多样的句子结构和领域知识。 SemEval2010任务8的实体关系抽取数据集已经包含了标注好的语料。
     
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    本仓库提供了基于PyTorch框架的BiLSTM-CRF模型，专门用于执行命名实体识别任务，助力自然语言处理领域的发展。 使用BiLSTM-CRF模型的命名实体识别任务的PyTorch解决方案。此存储库包含了一个用于命名实体识别任务的BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现。项目的代码结构如下： ``` ├── pyner| │ └── callback| │ | └── lrscheduler.py │ | └── trainingmonitor.py │ ... └── config └── basic_config.py # 用于存储模型参数的配置文件 └── dataset ```
     
  • SEMEVAL-2016-TASK-5-DATA.rar
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    该文件为SEMEVAL 2016任务五的数据集，包含用于情感分析和语义评测的相关数据及资源。适合研究者下载使用以进行技术测试与验证。 SemEval-2016 Task 5 涉及情感分析数据集中的英文文本及其标签和方面级的评估。
     
  • 利用Django构建集成了PyTorch和TensorFlow的人工智能网站
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    本项目采用Python框架Django搭建了一个集成PyTorch和TensorFlow两大机器学习库的人工智能网站，旨在提供便捷高效的服务体验。 AI_WEB 1. 基础环境与软件库需求 2. 使用Xshell远程连接服务器 3. 安装Linux版本的Anaconda 4. 安装并测试Django框架 5. Git使用指南 6. 从Git仓库拉取代码到服务器端 7. 规范django项目的文件结构 8. 配置settings.py文件 9. 复习git命令，将修改后的代码推送到远程仓库 10. 使用Django进行简单的网页开发 11. 在Windows上安装CPU版Pytorch 12. 测试运行ResNet分类模型 13. 将Resnet模型集成到django项目中 14. 在Linux服务器端安装pytorch CPU版本 15. 代码上传和远程服务器git拉取操作 16. 进行测试并调整错误 17. 完成项目
     
  • 基于注意力机制的BiLSTM事件抽取方法
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    本研究提出了一种结合注意力机制的双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型，用于提高自然语言处理中的事件自动抽取准确性与效率。 事件抽取是自然语言处理中的一个复杂任务，在后续的信息处理环节扮演着关键角色。本段落采用了BiLSTM模型结合Attention层的方法来完成事件触发词的检测，并实现了对事件类别的分类工作。相较于以往的事件检测方法，本研究将这两项任务视为单一的整体过程，从而避免了先期任务可能对后期任务产生的影响。通过神经网络的学习机制以及注意力机制的应用突出关键信息的重要性。 在使用MELL语料库进行生物事件抽取实验后发现，该模型不仅具有较高的准确率和召回率，在F1值上也达到了81.66%，超过了以往的方法的性能水平。