Relation Model

最新推荐文章于 2024-11-18 17:41:01 发布
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Small Language Model Is a Good Guide for Large Language Model in Chinese Entity Relation Extraction
c_cpp_csharp的专栏
04-30 270
最近，大型语言模型（LLM）在关系提取（RE）任务中取得了成功，尤其是在小样本学习中。RE领域的一个重要问题是长尾数据，而目前使用LLM方法对这个问题没有太多关注。因此，在本文中，我们提出了SLCoLM，一个模型协作框架，以缓解数据长尾问题。在我们的框架中，我们使用“训练指南预测”策略来结合预训练的语言模型（PLM）和LLM的优势，其中特定任务的PLM框架充当导师，将任务知识传递给LLM，并指导LLM执行RE任务。我们在一个富含关系类型的RE数据集上的实验表明，本文的方法有助于长尾关系类型的RE。
数据库系统概念 Relational Model
weixin_43931042的博客
09-27 1601
Structure of Relational Databases 关系数据库由表 (table) 的集合构成，每个表有唯一的名字 表中的一行戴奥了一组值之间的一种联系 (relationship) 表是这种联系的一个集合 Venn图如下 可以看到，table和relation两个概念密切相关。 relation  ⟹  tablerelation\implies{table}relation⟹table attribute  ⟹  columnattribute\implies{column}at
相见恨晚SQL之 关系模型（RM）即RelationalModel
www.v5qq.com的技术博客
07-16 278
关系模型把世界看作是由实体(Entity）和联系（Relationship）构成的。 所谓实体就是指现实世界中具有区分与其它事物的特征或属性并与其它实体有联系的对象。在关系模型中实体通常是以表的形式来表现的，表的每一行描述实体的一个实例，表的每一列描述实体的一个特征或属性。 所谓联系就是指实体之间的关系，即实体之间的对应关系。联系可以分为三种： 一对一的联系：如一个人只有一种性别...
数据库系统概论——Relational Model
Joshua_1225的博客
06-23 2908
Three elements of logical data model(LDM): 逻辑数据模型三要素Data structure 数据结构Data operation 数据操纵Data constraints 数据约束Relational Model is the most popular LDM. 关系数据模型是最常见的数据模型。Typical relational databases: 典...
relation data model
知行和一
10-20 675
自问自答 ONE 首先我们对文件进行梳理，分成一些小字段，关键字，把一类的放在一起，人，班级，学生，学院，课程，专业，手机信息。TWO 属性就是关键字，它有一个域，列也有一个数量。同样的属性，可以出现在不同的关系中，这样的会导致数据和文件一样的重复，要求操作必须一致，删除一致，有可能会出现把其他属性也删除。新建一个计算机专业，课程为abc,然后删除课程abc,专业中的课程也删除，同时计算机也被删
【纯复习用】数据库复习（3）Relational Model
xzt1111的博客
02-24 1617
目录 Introduction Terminology（术语） Foreign Key ER-to-Relational Mapping 转换传统的ER-diagram Step 1 Stong Entity Set Step 2 Weak Entity Step 3 (1-to-1 Relationship) Step 4 (1-to-many Relationship) Step 5 (Many-to-many Relationship) Step 6 (Non-bi...
OSTrack：Joint Feature Learning and Relation Modeling for Tracking: A One-Stream Framework
m0_61595251的博客
11-18 2311
Abstract问题：传统的双流跟踪框架对目标提取的特征不够具体。特征提取和关系建模是分开进行的，导致算法在区分目标和背景方面的能力有限。两流、两阶段框架容易受到性能-速度困境的影响。解决：提出一种新的单流跟踪框架，OSTrack通过桥接具有双向信息流的模板搜索图像来统一特征学习和关系建模。提出了一种基于单流框架中计算的强相似先验的网络内候选早期消除模块。双流/单流双流框架：①Track-by-detection：检测流+关联流②光流：光流流+特征流。
Graph-based reasoning model for multiple relation extraction.pdf
03-02
通过构建语料库子图（corpus subgraph）挖掘更多的语言学知识，并利用句子子图（sentence subgraphs）获得分类知识，可以构建出关系知识图谱（Relation Knowledge Graph，RKG），从而实现更精确的关系抽取。...
数据库实体关系模型 --- ER Model
HelloWorld
10-05 4281
数据库实体关系图 --- The Entity-Relationship Model: ER ModelER模型的基本组成E-R diagram的基本组成ConstraintsKey constraintsParticipation ConstraintsEntity or AttributeKeysweak entity set三元关系 --- Ternary Relationships三元 or 二元 ？entity的继承设计ER需要考虑的因素 ER模型的基本组成 entity: 最基本的数据成员
A Network Celebrity Identification and Evaluation Model Based on Hybrid Trust Relation
02-08
最后，通过含有信任和不信任的真实数据集验证了HTMM（Hybrid Trust Metrics Model）的有效性。 描述部分补充了标题中提出的概念，强调了在在线社交网络环境下，用户面临的风险和不确定性更大，这不仅使得信任成为了...
Relation Modeling in Spatio-Temporal Action Localization 技术报告翻译
dai_tou_dage的博客
03-20 3435
报告链接 https://www.youtube.com/watch?v=SEqFdkqdwlE Relation Modeling in Spatio-Temporal Action Localization 时空动作定位中的关系建模 Abstract 本文介绍了我们对 CVPR 2021 ActivityNet 研讨会 AVA-Kinetics Crossover Challenge 的解决方案。我们的解决方案利
thinkphp的关联模型类RelationModel.class.php
hello PHP的博客
12-27 558
https://www.cnblogs.com/dee0912/p/4117842.html
（2）数据库Relational Model
人总是要有梦想的QAQ的博客
02-25 399
Concept of Relation Attribute Each attribute of a relation has a name The set of allowed values for each attribute is called the domain of the attribute Attribute values are required atomic(indivisibl...
论文笔记Sequential Recommendation with Dual Side Neighbor-based Collaborative Relation Modeling
weixin_39129550的博客
04-03 694
论文信息 Jiarui Qin,Kan Ren,YuchenFang, Weinan Zhang,Yong Yu: Sequential Recommendation with Dual Side Neighbor-based Collaborative Relation Modeling. 465-473 原文下载：https://arxiv.org/abs/1911.03883 Abstrac...
数据库学习笔记_6_relation model_translation of relation model from E_R model
baocanggui2657的博客
04-24 156
关于ER模型到relation模型里面的转换 先有两个基础，多值属性的变换和复合属性的变换 复合属性，和之前提到过的一样，是一个属性由多个属性组成，对于这样的属性的处理方法就是将其拆开以后放入其原来的entity里面，比如说（address(city,street,house),name,dept_name）->(city,street,house,name...
AAAI 2021 | 从语义关系建模的角度进行句子语义关系匹配
Paper weekly
12-21 1427
©PaperWeekly 原创 ·作者｜张琨学校｜中国科学技术大学博士生研究方向｜自然语言处理论文标题：Making the Relation Matters: Relation of...
Django 的 model 处理，它是一种 ORM (Object Relation Mapping, 对象与关系的映射)
autumn20080101的专栏
11-08 630
3   编辑wiki/models.py fromdjango.db import models # Createyour models here. classWiki(models.Model):     pagename = models.CharField(max_length=20, unique=True)     content
Thinkphph 使用RelationModel的三表关联查询机制
weixin_30352645的博客
03-26 264
有如下三个表 a表 b表 c表id bid other id cid other id other a表的bid关联b表的id,b表的cid关联c表的id 现在需要查询a表的时候顺带把b表和c表的相关信息也查询出来 很多人一开始就想到使用原生的sql语句select * from a left join b on a.bid=b.id left join c on b....
每日Attention学习12——Exterior Contextual-Relation Module
xiongxyowo的博客
07-23 411
原文表述：在临床环境中，不同样本之间存在息肉的同步视觉模式。基于这一关键观察，属于所有训练数据的同一语义类的区域特征应该具有上下文关系。因此，我们提出了一种新颖的跨不同样本的上下文关系探索模块。 具体做法则是，对于编码器最后一层得到的全局特征(图中红色方块)，进行两次增强： 第一次是直接将全局特征送入一个 1 × 1 1×1卷积(图中浅紫色部分)以获取一个粗糙分割mask，该mask与全局特征相乘后便能得到过滤掉背景特征的增强特征(图中enqueue左边的部分)。
RELATION模型
最新发布
04-02
<think>好的，用户想了解或使用RELATION模型，特别是它在IT应用或技术文档中的情况。首先，我需要确认用户提到的“RELATION模型”具体指哪一个模型，因为在不同的上下文中可能有不同的模型使用这个名字。 根据提供的引用资料，引用[3]提到了EMNLP2020中的GAIN模型，这是一个文档级关系抽取模型。而用户可能误将其称为RELATION模型，或者可能存在其他模型。不过，根据现有引用，GAIN模型是文档级关系抽取的先进模型，所以可能用户指的是这个模型，或者另一个类似的模型。需要进一步确认。 接下来，我需要检查用户提供的引用内容，尤其是引用[3]，其中详细描述了GAIN模型的结构和应用。文档级关系抽取的目标是从整个文档中提取实体之间的关系，而不仅仅是单个句子。GAIN通过构建异构提及级别图（hMG）和路径推理机制来实现这一点，显著提高了性能。 用户可能希望了解如何应用这个模型在IT领域，比如处理技术文档中的实体关系，或者如何集成到现有系统中。同时，用户可能需要技术文档相关的指导，例如如何配置、训练或使用该模型。 根据引用[2]提到的LlamaIndex架构，可能涉及到数据层、特征提取层等，这些可以与关系抽取模型结合，构建AI Agent。此外，引用[4]中的主题模型技术可能在某些预处理步骤中有所帮助，比如文本的主题分类后再进行关系抽取。 用户的问题可能涉及模型的应用场景、技术实现细节、如何部署、性能优化等。需要结合现有引用中的信息，尤其是引用[3]的GAIN模型结构，以及引用[2]的系统架构，来提供具体的IT应用案例和技术文档要点。 还需要注意用户提到的“RELATION模型”是否指代其他模型，但根据现有资料，GAIN模型是文档级关系抽取的代表，因此可能将其作为参考。需要明确说明这一点，避免混淆。 最后，生成相关问题时要覆盖模型原理、应用、优化和集成等方面，帮助用户进一步探索。</think>关于RELATION模型的技术应用与文档级关系抽取，结合文档级关系抽取模型GAIN（来自引用[3]）和AI开发框架（来自引用[2]）进行说明： ### 一、RELATION模型技术原理 文档级关系抽取模型（如GAIN）通过异构提及级别图（hMG）建模实体间的复杂交互，其核心流程包含： 1. **异构图构建**：将文档中实体的不同提及（mention）作为节点，建立语义/句法/共指三种边关系 2. **路径推理机制**：通过图神经网络学习多跳推理路径，例如： $$ h_{ij} = \text{GNN}(\text{Path}(e_i \rightarrow e_j)) $$ 3. **联合训练策略**：同时优化实体识别和关系分类任务 ### 二、IT应用场景 1. **技术文档解析**： ```python # 伪代码示例：从API文档中提取参数关系 doc = load_tech_document("api_spec.pdf") entities = detect_entities(doc) # 识别参数、方法、返回值 relations = gain_model.predict(doc) # 生成参数依赖关系图 ``` 2. **知识图谱构建**：将用户手册转换为结构化知识网络 3. **智能问答系统**：增强对复杂技术问题的多实体关系理解 ### 三、技术文档关键要点 1. **数据预处理要求**： - 输入格式：JSON序列化的文档对象 - 标注规范：BIOES实体标注+关系三元组 2. **模型部署配置**： ```yaml # 模型配置示例 model_arch: graph_layers: 3 hidden_dim: 768 relation_types: 32 training: max_length: 512 batch_size: 16 ``` 3. **性能优化建议**（参考引用[2]的架构）： - 使用LlamaIndex的特征提取层进行实体embedding增强 - 在决策层集成规则引擎进行后处理校验
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