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实体关系抽取是构建知识图谱的主要任务之一,旨在确定句子中实体之间的关系类别.远程监督关系抽取方法通过将远程知识库与文本数据对齐来自动标记数据,已成为处理关系抽取任务的主要方式.为解决远程关系抽取不能充分利用单词之间的位置关系信息,并且没有考虑重叠关系之间语义相关性的问题,本文提出一种融合位置特征注意力和关系增强机制的远程监督关系抽取模型.该模型使用基于高斯算法的位置特征注意力机制重新分配句子中单词的权重,并且采用分段卷积神经网络和词级注意力来捕获句子特征.然后,利用基于自注意力的关系增强机制来捕获重叠关系之间的语义关联.在NYT10公共数据集上的实验结果表明,本文模型的性能优于所比较的基线关系抽取模型. 相似文献
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分析SpringSide构造报表的方法,给出一种由原始查询数据构造交叉报表的算法;为了加快软件开发效率,基于软件重用思想,给出两个通用交叉报表构造模型,并给出相应算法。最后实例说明利用模型构造交叉报表方便、高效。 相似文献
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Agent能够感知外界环境的动态变化,而支持动态环境变化是网格的基本要求之一。把Agent技术引入到网格计算中,通过对Agent技术的特点和优点的分析,给出智能体网格的概念和体系结构,阐明Agent在智能体网格中,既充当Grid的使能器,又作为其功能享受者的特殊作用,最后,提出Agent技术在基于开放网格服务体系结构(OGSA)的网格计算中的应用模型。 相似文献
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使用图表示RDF数据可以保持数据间的关联信息和语义信息,越来越多的关键词查询方法基于图结构实现RDF数据的查询处理。将二分图与RDF数据图相结合,定义RDF二分图模型,并提出一种基于二分图的RDF关键词扩展查询方法KERBG。该方法将文本信息封装在二分图顶点标签上,以支持对关系的查询;利用关键词同义词扩展技术对查询关键词进行语义扩展,有效解决同一对象的描述用词的多样性问题,进而提高查准率;利用RDF二分图的反对称邻接矩阵及其幂矩阵构造包含关键顶点的查询结果子图,实现关键词查询处理,并降低查询响应时间。实验结果表明,在查准率和查询响应时间方面,提出的KERBG方法优于当前主流方法。 相似文献
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