X中的实体参与Y关系。找到0个相关目标。预期为1个目标 - 腾讯云开发者社区

2、图谱建设类似于传统的图谱建设，我们以挖据的三元组知识中的实体和值为节点，属性为边建立一阶图谱关系，除此之外，我们对有相同属性和值的两个实体建立二阶关系，如“红海行动”和“湄公河行动”的导演都是林超贤...，这两个实体则存在二阶关联关系。...3、对话目标设定如图1所示，每组对话都有对话目标和关联的知识信息，我们从图谱中提取任意两个关联的实体作为对话目标中的目标话题A和B，包括一阶关系和二阶关系的关联实体。...因此我们提出了一种新的解决方法（使用该方法的模型称为后验生成模型）：在训练阶段使用标准回复Y中的后验知识信息指导模型进行先验知识选择，即让先验知识分布p(ki|x)拟合后验知识分布p(ki|x,y)，...该方法中对话目标Goal作为输入信息的一部分共同参与知识信息的选择和回复的解码。

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【NLP】综述|少量标注数据下的命名实体识别研究

在实践中，对于给定的序列 X=(x1, x2,…xi) 和标记序列Y=(y1, y2,…yi)，x 被预测为 Y 的不确定性可以用公式（1）来度量，其中 P(y) 为预测标签的条件分布概率，M 为标签的个数...其基本步骤为： 1、通过 CRF学习大规模数据的知识； 2、使用双层神经网络学习源域与目标域的命名实体的相关性； 3、利用 CRF 训练目标域的命名实体。...类似地，Pan 等人利用一系列知识库挖掘方法为 200 多种语言开发了一种跨语言的名称标签和链接结构。在实践中，较为普遍的是联合抽取实体和实体关系。...例如Ren 等的做法，该方法重点解决领域上下文无关和远程监督中的噪声问题，其基本步骤为： 1、利用 POS 对文本语料进行切割以获得提及的实体； 2、生成实体关系对； 3、捕获实体与实体关系的浅层语法及语义特征...知识链接能利用任何结构化信息，通过知识库、本体库中的语义关系来辅助抽取目标实体，但是这种方法易产生噪声，实体的映射匹配依赖强假设条件，所需的知识库通常难以满足领域实体的抽取。

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异常检测算法在审计智能化的应用

多指标算法与单指标算法不同，多指标算法的前提假设是一个或多个指标与指标有关系，我们找到这种关系之后，偏离该关系过多的点我们将之定义为outlier。...2.皮尔森相关系数在统计学中，皮尔森相关系数用于度量两个变量X和Y之间的相关程度（线性相关），其值介于-1与1之间。 ?...实现：皮尔森相关系数两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商：我们在项目中使用的是pandas里面的corr函数和复杂的SQL查询语句计算，以下是我找到的一些实现方法： Excel...和 Y 的互信息可以定义为：我们在项目中使用的是Scikit Learn里面的mutual_info_regression方法计算的，我没有找到其他一些计算方法，如果有可以在回复里补充~ Python...目标其实我们的目标和上面算法的目标一样，就是为了找到在簇与簇之间和之外的异常值。我们这里提到了簇，而在线性模型的时候却说数据呈线性关系，你可能要觉得疑惑了。

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人工智能导论：第二章逻辑与推理

Couple(x, y)是一阶谓词，Couple是图中实体之间具有的关系，x和y是谓词变量从图中已有关系可推知David和Ann具有父女关系，但这一关系在图中初始图(无红线)中并不存在，是需要推理的目标...只能在已知两个实体的关系且确定其关系与目标谓词相悖时，才能将这两个实体用于构建目标谓词的反例，而不能在不知两个实体是否满足目标谓词前提下将它们来构造目标谓词的反例。...(x, y)中x和y分别赋值为David和Ann，进而进行推理。...该特征值可以表示从实体节点s出发，通过关系路径\pi_j到达实体节点t的概率；也可以表示为布尔值，表示实体s到实体t之间是否存在路径π_j；还可以是实体s和实体t之间路径出现频次、频率等。...(3) 分类器训练：根据训练样例的特征值，为目标关系训练分类器。当训练好分类器后，即可将该分类器用于推理两个实体之间是否存在目标关系。

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基于知识图谱嵌入的自动化问答生成

嵌入生成对问题中的实体和关系进行嵌入，将它们转化为低维向量。相似度计算通过计算问题向量与知识图谱中可能答案向量的相似度，找到最匹配的答案。...系统从知识图谱中找到相关药物答案。教育问答用户输入“光合作用的过程是什么？” 系统根据知识图谱推理答案。智能客服用户输入“如何更换银行卡密码？” 系统从图谱中检索解决方案。...d(h' + r, t') \right]_+ 其中， d(x, y) 表示向量 x 和 y 之间的距离， \gamma 是间隔超参数， S 是正确的三元组集合， S' 是负采样得到的错误三元组集合...关系抽取模型的目标是找到问题中指向实体的关系，例如“副作用”。在问题“高血压有哪些副作用？”中，“副作用”被识别为“高血压”的关系。...通过这种相似度比较，可以找到最匹配的答案。知识图谱中的嵌入查询系统会从知识图谱中提取所有可能的实体嵌入和关系嵌入，用于计算与问题嵌入的相似度。

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史上最全医疗自然语言理解任务基线发布！

CMeIE（Chinese Medical Information Extraction dataset）：医学关系抽取任务，即推断医学文本中两个实体之间的关系，如“类风湿性关节炎”与“关节压痛计数”...实体识别和关系抽取是医学自然语言处理中非常基础的技术，可应用于电子病历结构化、医院数据治理、医学知识图谱建设等应用场景。...临床上，关于同一种诊断、手术、药品、检查、症状等往往会有成百上千种不同的写法（如：“Ⅱ型糖尿病”、“糖尿病（2型）”和“2型糖尿病”均表示同一个概念），标准化要解决的问题就是为临床上各种不同的写法找到对应的标准术语...，目标是提升搜索结果的相关度。...KUAKE-QQR（KUAKE – Query/Query Relevance dataset）：医学搜索“检索词-检索词”相关度匹配任务，同QTR任务，用于判定两个检索词之间的语义相关度，目标是提升搜索场景中经典的用户检索长尾词的召回率

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2021 牛津大学：Recent Advances in Reinforcement Learning in Finance

当考虑不同的市场参与者时，有时根据其目标和交易策略对它们进行分类是有帮助的。...Bao and X.-y....做市的目标不同于最优执行（目标头寸）或投资组合优化（针对长期投资）的问题。做市商的目标不是从确定正确的价格变动方向中获利，而是从赚取买卖价差中获利。一家做市商面临着的三个主要风险来源。...因此，在金融应用的RL算法的设计中包括风险度量将是很有趣的。风险敏感RL的挑战既在于目标函数与奖励相关的非线性，又在于设计一个风险感知的探索机制。...决策者有时将这两个标准组合成一个单一的目标函数，包括预期奖励的差异和风险的标量倍数。然而，对于某些应用，将相关标准以线性格式组合起来很可能不符合决策者的最佳利益。

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数据驱动运营决策-框架与方法（下）

这里我来重点讨论下监督学习，假设 y = f（x1, x2, ..., xp），监督类机器学习本质上就在寻找 y 和 x1, x2, ..., xp 的相关性关系来拟合 f（·）。...2.优化类问题：给定 x 的可行域，最优化 y：可以来估算边际价值的模型落在优化类模型框架中。...先讨论下特征，优化类模型中的 x 和我们通常在特征工程中讨论的特征类型不太一样：通常 x 是一个可变动的产品、策略抓手，而 y 则通常是我们追求的业务指标/KPI........如果从最优化用户体验的角度，第二类的一个形式就可以写成：用户体验 = f（算法精度，是否误差为正），而我们要做的，就不仅仅是优化精度，而是要找到精度与正向误差的 balance，已达到最优化用户体验的目的...GMV = f(price) s.t. price>=cost; 实际上，我们正在调参的模型，参与的项目，服务的某个产品，所在的业务线，都可以通过特定的量化方式成为这类优化问题中的 x，而上层的宏观业务目标就是我们要去优化的

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学界 | 抱歉我们今天想介绍的这篇论文，刚刚中了CVPR 2018最佳论文

Zamir等机器之心编译参与：Huiyuan Zhuo、刘晓坤自 CVPR 2018 公布接收论文以来，机器之心为大家介绍了多篇论文，而之后计划发布的这一篇竟然中了 CVPR 2018 的最佳论文...我们通过开发先进的学习器（如 ConvNets）已经取得了显著的进展，这些学习器能够在给定训练数据即多组满足 x ∈ X，y ∈ Y 的（x，y）时，找到从 X 到 Y 的复杂映射关系。...比如，尽管我们可能预期深度可以更好的迁移到曲面法线（求导是容易的），但发现在一个计算框架中反向迁移更好（即更适合神经网络）。 ? 图 2：任务相关性的计算建模并创建分类。从左到右：I....具有传入边缘的节点是目标任务，其传入边缘的数量是其选择的迁移函数的阶数。当预算为 26（全部预算）时，仍然迁移到某些目标上意味着某些迁移开始比它们完全监督下特定任务的对应变体表现的更好。...颜色暗淡的节点只是源任务，因此，只有在通过 BIP 优化转化为其中一个来源这项操作被认为是有价值的时候，其才会参与到分类中。 ? 图 9：为解决完整的任务字典而计算的分类评估。

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斯坦福大学李飞飞、吴佳俊团队联合提出全新脑机系统，用大脑控制机器人做各类操作任务

机器人具有学习预测人类预期目标的能力，从而减少了解码所需的人力。...从脑电图EEG中解码人类意图 NOIR 采用模块化管道从脑电信号中解码人类的预期目标：(a)使用 CCA 分类器从 SSVEP 信号中解码要操作的对象；(b) 如何与物体互动，使用 CSP+QDA 算法从...具有参数化原始技能的机器人人类的意图可以映射到 14 种参数化的机器人技能，如 Pick(x,y,z)、Place(x,y,z) 和 Push(x,y,z,d)。...我们基于检索的对象和技能选择模型如下所示。它可以学习观察结果的潜在表征。给定一个新的观察结果后，它会在记忆中找到最相关的经验，并选择相应的技能和对象。我们的单次技能参数学习算法如下所示。...它能根据训练图像中的参考点，在测试图像中找到语义对应点。特征可视化显示了所使用的 768 个 DINOv2 标记中的 3 个。

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. | 促进儿童肿瘤学药物开发的新方法

这些挑战可以通过针对儿童肿瘤学特定情况的药物开发商业模式来解决，在文中，作者提出基于三个概念来开发面向儿童肿瘤的模型：将非营利性资金纳入“共同基金”的资本结构中，建立面向特定目标的法律实体（SPV），并谈判药物费用支付协议...该投资组合实体通过具有不同层次的资本结构来融资其活动，每个层次具有不同的风险配置（从较低风险到较高风险）。为吸引资本，每个层次的预期回报必须反映该层次承担的风险，较高的风险带来更高的回报。...然后，每个开发项目将组织为面向特定目标的专用特殊目的车辆，如下所述。建立面向特定目标的法律实体在共同基金的投资组合中，每个开发项目都应该从考虑的儿童癌症的生物学角度出发。...确定相关靶点，选择药物候选物以及设计临床开发计划需要多方利益相关者的参与，需要专门致力于儿童癌症的组织积极参与。...此外，SPV将使目标层面能够创建量身定制的股东结构，为利益相关者参与项目提供灵活性。例如，提供IP的公司可以成为SPV的股东。因此，每个SPV将充当利益相关者和共同基金之间的合资企业。

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Neuron：发音运动轨迹在大脑语音感觉运动皮层上的编码

然后将训练好的逆推模型应用于目标参与者的所有语音，以笛卡尔X坐标和Y坐标的形式推断出发音器官运动。该网络是使用Keras实现的，它是一个在Tensorflow后端运行的深度学习库。...在我们的模型中，使用了发音器X和Y坐标来代替声谱成分。...动作方向按颜色区分(正x和y方向，紫色；负x和y方向，绿色)。 (C)通过拟合发音器官运动来解释示例电极的high-gamma的时空滤波器。时间0表示与预测的神经活动样本对齐。...(E)映射到声道中正矢状视点的示例电极编码滤波器权重表现出与语音相关的运动轨迹运动轨迹(AKT)。轨迹的时间过程由细到粗的线表示。喉音(通过发声进行音高调制)沿y轴为一维，x轴为时程。...图8. vSMC活动中解码的发音器动作 (A)保留数据集中的一个例子。在产生句子的过程中，发音器官运动的原始(黑色)和预测(彩色)x和y坐标。每个发音器官轨迹的皮尔逊相关系数(r)。

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基于互联网群体智能的知识图谱构造方法

在TransE方法[13]中, 源实体通过关系被直接翻译为目标实体, 所以当源/目标实体和关系确定时目标/源实体也是确定的....TransH的核心思想是在翻译过程中仅关心实体中与当前关系相关的维度信息, 且在翻译前需要先将实体投影到关系所在的超平面....对任何u↦v∈⊔(也记为⊔(u)=v), 称v是u的所有实例的并集, 满足: (1) 对任何x, y∈V, 如果u≻x且x≻y, 则v≻y成立; (2) 对任何y∈V, 如果v≻y, 则存在x∈V, 有...u≻x且x≻y成立....y∈V(u≻), 有y≻x成立.

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ICCV2023 基准测试：MS-COCO数据集的可靠吗？

此外，如图2所示，大型对象的数量显著减少，因为大型的聚集或对象群中的单个元素被重新标注为不同的实体。...对于任何一对封闭形状 x,y ，IoU定义为: 数据集之间注释实例的匹配由所有形状中IoU大于置信度阈值T的形状对定义。每个注释最多只有一个匹配，且不能保证一定找到匹配。经验选择匹配阈值为0.90。...这种策略可找到受轮廓噪声影响的匹配，而不是与全局框错误相关的匹配。对形状 x 和形状集 Y ，匹配定义为: 一旦找到匹配，则使用轮廓分析量化成对形状之间的差异。...设( \partial x，\partial y )表示成对形状( x,y )的轮廓，长度为( \|\partial x\|，\|\partial y\| )。...为了缓解这个问题，引入最大距离 d_{max}(x,y) ，定义为: 匹配流程应用于训练分割，找到310504个确定匹配。

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UMLChina建模竞赛题答案及解析（添加试卷2解析）

同时为了避免丧失学习的积极性，每一套题目都不会完全讲解，会留一部分题目让读者自己挑战，挑战链接>> UMLChina建模竞赛题自测（1）部分题目解析 1 [ 多选题 ] 在建模中，关于组织和系统的关系，...2 [ 多选题 ]在建模中，关于系统和系统的关系，以下陈述成立的是： A) 系统可以作为系统的涉众 B) 系统可以作为系统的执行者 C) 系统可以作为系统的业务工人 D) 系统可以作为系统的业务实体...一个是组织流程的视角，一个是目标系统的视角，两者没有一一对应关系。 C) 业务序列图上，从外部指向业务实体的消息，都可以映射为当前所研究系统的用例。 --错误。...如果是改进前的序列图，目标系统可能不在上面，即使是目标系统参与改进后的业务序列图，图上的业务实体有可能不止目标系统一个， D) 系统用例图上，有的用例是无法从业务序列图上映射的，需要自己根据经验添加。...因为z当前值为6，警戒[z==6]为真。状态机离开C1，执行C1的出口活动z=3，z的值变为3。进入C2时，执行C2的入口活动y=0，y的值变为0。

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知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别【1】

其中.txt文件为原始文档，.ann文件为标注信息，标注实体以T开头，后接实体序号，实体类别，起始位置和实体对应的文档中的词。如果需要在brat软件中查看标注结果，需要添加.conf文件。...初赛提供与糖尿病相关的学术论文以及糖尿病临床指南，要求选手在学术论文和临床指南的基础上，做实体的标注。实体类别共十五类。...15、持续时间(Duration)，包括症状持续时间，用药持续时间，如“头晕一周”的“一周”。复赛提供与糖尿病相关的学术论文以及糖尿病临床指南。选手从中抽取实体之间的关系。实体之间关系共十类。...文件中每一列以tab分割，共三列：第一列为实体编号，编号自拟且需唯一，不参与评测；第二列包含实体类别和实体的起始和终止位置，以空格分割，注意部分实体可能在第二列有分号，表示该实体跨行；第三列是实体所对应的词语...关系行以tab分割，共两列：第一列为关系编号，以字符R开头，如“R1”，编号需唯一；第二列包含关系类别和关系的起始（以Arg1:开始，后接实体id，如“Arg1:T1”）和终止位置（以Arg2:开始，后接实体

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UMLChina建模竞赛题答案及解析（添加试卷3和4解析）

2 [ 多选题 ]在建模中，关于系统和系统的关系，以下陈述成立的是： A) 系统可以作为系统的涉众 B) 系统可以作为系统的执行者 C) 系统可以作为系统的业务工人 D) 系统可以作为系统的业务实体...一个是组织流程的视角，一个是目标系统的视角，两者没有一一对应关系。 C) 业务序列图上，从外部指向业务实体的消息，都可以映射为当前所研究系统的用例。 --错误。...如果是改进前的序列图，目标系统可能不在上面，即使是目标系统参与改进后的业务序列图，图上的业务实体有可能不止目标系统一个， D) 系统用例图上，有的用例是无法从业务序列图上映射的，需要自己根据经验添加。...e4发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。然后，状态机离开C，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。浅历史状态记住离开时所处的同一层的子状态C2。...B) 系统某个用例的实现中，使用的类的数量至少为3。 C) 系统某个用例的实现中，使用的类的数量至少为1。 D) 系统某个用例的实现中，尽可能保持一个步骤对应一个类，必要时可以调整。

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知识图谱嵌入与因果推理的结合

知识图谱通过节点（实体）和边（关系）来表示现实世界中的信息，但如何将这些信息转化为可进行推理和决策的形式，仍然是一个挑战。...另一方面，因果推理（Causal Inference）作为一种分析因果关系的方法，能够揭示变量之间的因果关系，而不仅仅是相关性。...知识图谱嵌入基础知识图谱嵌入简介知识图谱嵌入技术的目标是将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，以便进行后续的推理和计算。常见的嵌入方法包括TransE、DistMult、ComplEx等。...经济学分析财政刺激政策对经济增长的因果关系。知识图谱嵌入与因果推理的结合结合的必要性知识图谱为因果推理提供了丰富的结构化信息，而因果推理可以帮助知识图谱嵌入模型理解变量之间的关系。...-> Y; Z -> Y; Z -> X;}")identified_estimand = model.identify_effect()causal_estimate = model.estimate_effect

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PPM: 把预训练模型作为插件嵌入CTR模型中

然后，将PPM插入到IDRec模型中，以提高统一模型的性能和迭代效率。在合并IDRec模型后，缓存网络内的某些中间结果，只有参数的子集参与训练和推理。因此，可以部署端到端模型，而不会增加延迟。...然后通过文本模型对文本对进行编码以获得嵌入对 h_{x_i},h_{y_i} ，训练目标为下式，其中B为batch size \mathcal{L}_{Q M}=-\sum_{i} \log \frac...\left(h_{x_{i}}, h_{y_{j}}\right) / \tau}} 实体预测任务使用预训练的视觉模型ResNet-101作为基础模型。...对于商品图片 I_i , 预测给定图像中的关键实体 P(E|I_i) ，训练目标为下式： \mathcal{L}_{E P}=-\sum_{i} \log P\left(E_{i} \mid I_{i}...和目标item的emb预测点击率，构造交叉熵损失函数 L=-\frac{1}{N}\sum_{(x,y)\in\mathcal{D}}ylogp(x)+(1-y)log(1-p(x)) 2.2 统一排序模型

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如何0代码、快速定制企业级NLP模型？百度工程师详解技术选型与模型调优策略

文本匹配假设输入文本为x，输出标签为y，如果x是两段文本（x1、x2），Y表示二者的相似度，则可抽象为文本匹配问题。如图，x1与x2的意思是非常相似的，所以标签y是1。...序列标注假设输入文本为x，输出标签为y，如果x是一段文本，y是一段与x等长的文本，且x与y的每个字符一一对应，则可抽象为序列标注问题。...文本生成假设输入文本为x，输出标签为y，如果x是一段文本，y是一段不定长的文本，则可抽象为文本生成问题。最典型的文本生成问题是机器翻译，比如输入一段英文，输出一段其他语言的文字。...以中文模型为例，目前ERNIE已经学习了1500万篇百科语料和词语、实体知识，700万个人类对话，3亿的文章的因果结构关系，以及10亿次的搜索查询与结果的对应关系，以及2000万的语言逻辑关系知识。...2.技术选型技术选型也可理解为一种广义的优化问题：在有限的条件下，找到合适的方案，优化出最好的目标。所以问题的核心是先明确现有条件的限制是什么、目标是什么。

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ACL 2019论文分享: 让机器有自主意识地和人类对话

【NLP】综述|少量标注数据下的命名实体识别研究

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数据驱动运营决策-框架与方法（下）

学界 | 抱歉我们今天想介绍的这篇论文，刚刚中了CVPR 2018最佳论文

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. | 促进儿童肿瘤学药物开发的新方法

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知识图谱嵌入与因果推理的结合

PPM: 把预训练模型作为插件嵌入CTR模型中

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