根据世界人口统计，全球总人口中男性占50.4%，女性占49.6%。因此，男生多于女生。...

1. 实体关系联合抽取的研究内容包括（1）如何有效地识别文本中的实体和关系。 （2）如何识别实体之间的复杂关系。 （3）如何优化联合抽取模型以提高准确性。 （4）如何使用机器学习方法来加强联合抽取效果。 （5）如何使用强化学习方法来优化联合识别过程。 （6）如何使用神经网络方法来加速实体关系联合识别过程。...

郑州的房价不算很高，但最近几年来，郑州的房价涨幅一直处于全国前列。根据中国地级市城市住宅价格指数发布的数据显示，2018年12月，郑州新建商品住宅价格比2017年同期上涨7.4%。...

码 有论文链接1. Multi-Dimensional Semantic Mapping for Entity Relation Extraction，https://arxiv.org/abs/1905.01012 。 2. 基于多维语义映射的实体关系抽取，https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417417308767 。 3. 基于多维语义映射的实体关系抽取，http://www.doc88.com/p-6213882229605.html 。 相应的源代码链接如下： 1、https://github.com...

因素 1、客户需求：主要包括客户的使用功能、造型风格等。 2、场地条件：主要包括场地的位置、形态特征、周围环境和自然景观等。 3、施工条件：主要包括施工期限及相应的施工方式。 4、资金预算：考虑全部施工成本及相应的合理性分配。 5、气候条件：考虑当地气候特征及其对植物生存的影响。 6、安全因素：考虑人行道及周围交通问题以及风力作用对植物生存的影响。...

1. 《基于多维语义映射的关系抽取》论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/D14-1150.pdf 2. 源代码：https://github.com/thunlp/MultiDimensionMapping...

1、场地分析：从地形、气候、环境等方面全面分析，明确设计的原则。 2、功能定位：根据客户需要和使用要求，明确景观设计的功能定位。 3、形式选取：根据功能定位选取合适的形式表现出来。 4、材料选取：根据形式选取合适的材料进行装饰。 5、布局处理：将所有元素有序地整理布局出来。 6、主题决定：根据场所特征决定采用什么样的主题风格进行装修。 7、人性化考量：考量使用者对交流休闲的要求以及对交流休闲的愿望,尽量使其满意....

本文提出了一种基于多维语义映射的关系抽取方法，用于从文本中抽取实体间的关系。该方法将实体之间的关系映射到多个不同的特征向量上，然后使用这些特征来计算实体之间的相似度。在这里，我们提供了一个Python代码库，用来实现我们在论文中提出的关系抽取方法。 ## 文件列表 - `feature_extraction.py`: 实现特征抽取功能； - `relation_extraction.py`: 实施基于多维语义映射的关系抽取功能； - `utils.py`: 提供一些常用工具函数； - `test_relation_extraction.py`: 用来测试 relation_extract...

1. 青海羊肉泡馍：青海羊肉泡馍是一道特色传统名菜，用新鲜的羊肉和小麦粉制成的口感清淡、味道独特的美食。 2. 祁连山大拇指：这是一道以牛肉为原料制作而成的传统名菜，口感松软、入口即化。 3. 青海盐焗大栗子：这是一道以大栗子为原料制作而成的传统名菜，外皮焦酥、内里香甜。 4. 青海盐焗地三鲜：这是一道以地三鲜为原料制作而成的传统名菜，其中包含有木耳、胡萝卜和金针菇。...

1. A Survey of Entity Relation Extraction with Semantic Features: https://arxiv.org/pdf/2004.11346.pdf 2. Enhancing Entity Relation Extraction with Semantic Features: A Case Study on Chinese Financial News: https://www.researchgate.net/publication/331877650_Enhancing_Entity_Relation_Extraction_with...