知识图谱2005年至2019年部分顶会论文，包括关系抽取、命名实体识别、实体消歧、事件抽取、问答系统和知识表示方向的论文
2024/10/15 5:45:53
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基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架，包含知识表示学习、实体识别与链接、实体关系抽取、事件检测与抽取、知识存储与查询、知识推理六大功能模块，已实现了命名实体识别、关系抽取、事件抽取、表示学习等功能。
2024/6/16 14:18:21
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2005年-2019年ACL、COLING、EMNLP等顶级会议上知识图谱领域的80篇经典论文：综述类（3篇）、知识表示（10篇）、命名实体识别（19篇）、实体消歧（12篇）、关系抽取（10篇）、事件抽取（8篇）、问答系统（17篇）。
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2024/6/1 22:28:21
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已经标记号label的中文命名实体识别的语料库，采用BIM标志形式。
包括人名（PERSON）、地点（LOCATION）、时间（TIME）及机构名（ORGANIZATION）。
包括人名（PERSON）、地点（LOCATION）、时间（TIME）及机构名（ORGANIZATION）。
2024/5/10 1:36:01
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CRF在NLP技术领域中主要用于文本标注，并有多种应用场景，例如：分词（标注字的词位信息，由字构词）词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词）命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体名词）
2024/2/1 7:32:03
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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