上面的网站中包含使用文档、在线示例,以及可视化的配置工具。 The website above includes documentation, online demos, and a visual configuration tool for software developers.Getting Started 快速使用:npm install --save relation-graph# 注意:relation-graph支持Vue2、Vue3、React, 引入的包名称都是"relation-...
这是一个Vue关系图谱组件,可以展示如组织机构图谱、股权架构图谱、集团关系图谱等知识图谱,可提供多种图谱布局,包括树状布局、中心布局、力学布局自动布局等。 git仓库:https://github.com/seeksdream/relation-graph 文档地址:http://relation-graph.com/#/docs/start http://relation-graph.com/#/demo/layout-cent...
relation-graph是支持Vue2、Vue3、React的关系数据展示组件。支持通过【插槽】让使用者使用"普通HTML元素、Vue组件、React组件"来完全自定义图形元素,并提供实用的API接口让使用者轻松构建可交互的图形应用。 更多关于relation-graph的信息 查看示例 a b b1
DocRE的任务是,给定一个包含L个单词的文档D,端到端地同时提取所有实体和关系。因为某个实体可能在文档中以不同的形式多次出现,所以提取过程涉及到以下三个子任务: 提及抽取(ME):从原始文档中抽取所有可能的实体范围 的任务,其中一个范围是指一个连续的单词序列。 共指消解(COREF):是将文档中的局部提及分组为实...
Sahu等人首次在文档级关系抽取任务中引入了图结构,它通过语言工具构建了包括共指边在内的各种边,从而捕获句间和句内的依赖关系,并使用图卷积神经网络进行特征学习。 Guo等人利用注意力机制来自动构建图中的边,并关注图中与关系推理相关的子结构。 Zeng等人提出了一种双图模型,分别构建提及级和实体级的图,来预测文档...
阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 22 p. PERSE: Personalized 3D Generative Avatars from A Single Portrait 15 p. Action-Agnostic Point-Level Supervision for Temporal Action Detection 8 p. Branes Screening Quarks and Defect Operators 84 p. SoS Certificates for Sparse Singular Values and ...
Abstract •本文所研究的问题为如何将关系表示出来 –此举可以进行关联规则的预测和知识图的填充–之前比较经典的有TransE、TransH，但这两个方法都将所有实体映射到同一空间上进行考虑。但事实上实体会有很多个方面。与此同时关系也可能涉及实体的不同方面（TransE直接在原空间上进行比较，而TransH是在投影的平面上...
主要的优势对于graph公式是它的一般性和灵活性。如在部分3.1线性链LSTMs是一个特别的例子当文档graph是邻近词的线性链。相似的,树LSTM是特别的例子当文档graph是分析树。 在graph LSTMs,元知识的编码受影响来自于反向传播策略,使得它更灵活,包括引入循环。例如,Miwa和Bansal执行共同的实体和二院关系抽取通过聚集LSTM关...
整个框架流程如图所示,原始文档经过编码器获得具有上下文信息的单词表示;然后构建第一个graph: mention 级别的图,经过 GCN 学习到 mention 级别的表示;之后构建 第二个 graph:合并 mention,获得 entity 级别的图,此时entity 之间的边就是关系推理过程所需的路径信息;最终将目标关系作为不同类别,通过 MLP 进行多分类获...