1. 实体关系抽取的多标签学习：基于多标签学习的方法可以在单个实体上同时抽取多个关系。 2. 实体关系抽取的语义表达：基于语义表达技术，利用词向量、神经网络对实体关系进行表达，并使用相应的机器学习方法进行实体关系抽取。 3. 实体关系抽取的情感分析：利用情感分析方法来对文本中出现的实体间的具有正面或者负面情感特征的实体间的具有正面或者负面情感特征。 4. 针对不同文本来源进行实体关系抽取：例如从微博、新闻、小说、日志中进行实体元信息和实体之间具有相似性特征信息。...

不太可能，因为他们已经离婚了。...

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...