relation专题

[论文解读]Genre Separation Network with Adversarial Training for Cross-genre Relation Extraction

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D18-1125.pdf发表会议：EMNLP2019 本论文的主要任务是跨领域的关系抽取，具体来说，利用某个领域的数据训练好的关系抽取模型，很难去直接抽取另一个领域中的关系，比如我们拿某个领域训练好的模型，把另一个领域的数据直接输入整个模型，很难抽取出来正确的实体关系。这主要是因为源领域和目标领域特征表达的不同，在源

Relation Networks for Object Detection

目录 1. Background 2. Object Relation Module 3. Duplicate removal 4. Experiment 5. Summary 参考主要贡献点有两条： 1. 提出了一种relation module，可以在以往常见的物体特征中融合进物体之间的关联性信息，同时不改变特征的维数，能很好地嵌进目前各种检测框架，提高性能 2.

Large-Scale Relation Learning for Question Answering over Knowledge Bases with Pre-trained Langu论文笔记

文章目录一. 简介1.知识库问答（KBQA）介绍2.知识库问答（KBQA）的主要挑战3.以往方案4.本文方法二. 方法问题定义：BERT for KBQA关系学习(Relation Learning)的辅助任务三. 实验1. 数据集2. Baselines3. Metrics4.Main Results 一. 简介 1.知识库问答（KBQA）介绍知识库问答(KBQA

论文笔记丨FewRel 2.0: Towards More Challenging Few-Shot Relation Classification

作者：凯单位：燕山大学 code:https://github.com/thunlp/fewrel paper:https://www.aclweb.org/anthology/D19-1649.pdf FewRel 2.0: Towards More Challenging Few-Shot Relation Classification 问题介绍FewRel 2.0BE

Relation Networks for Object Detection重点解读

网络总体图： relation内部图： 1、分别根据两个特征计算它们各自的权重 2、由两个特征的权重获得总权重 3、按照第m个物体对当前物体的总权重，加权求出各个relation模块 4、concat所有relation模块，与原来的特征叠加，最终输出通道数不变的新特征

论文浅尝-WSDM | Stepwise Reasoning for Multi-Relation QA

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士。来源：WSDM ’20 链接： https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3336191.3371812 1.介绍知识图谱问答旨在利用知识图谱的结构化信息回答以自然语言提出的问题。当面对多关系问题时，现有基于embedding的方法所采用的构建主题实体子图策略会导致较高的时间复杂，同时，由于数据标注的高成本，精确地给出回

neo4j所有关系只显示RELATION，而不显示具体的关系

当看r时，真正的关系在properties中的type里，而type为“RELATION” 造成这个的原因是：在创建关系时，需要指定关系的类型，这是固定的，不能像属性那样从CSV文件的一个字段动态赋值。标准的Cypher查询语言不支持直接从变量创建动态关系类型。 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///relation1.csv" A

Deep Relation Network for Hyperspectral Image Few-Shot Classification

Remote Sens. 2020, 12(6), 923; 1、摘要这篇文章旨在探索如何仅使用少量标记样品对新的高光谱图像进行准确分类。使用元学习（meta-learning）来训练分类器。本文提出的方法能够用少量的样本达到很好的分类效果，主要基于以下两个原因：第一，使用元学习策略来设计特征学习模块和关系学习模块；第二，本文提出的分类器能够持续的从大量不同的样本中学习如何增强自己的学习能力。

论文阅读《2020ICML：Inductive Relation Prediction by Subgraph Reasoning》

论文链接论文工作简介知识图谱中关系预测的主要范式涉及实体和关系的潜在表示(即嵌入)的学习和操作。然而，这些基于嵌入的方法并没有显式地捕获知识图谱背后的组合逻辑规则，并且它们仅限于直推式设置，在直推式设置中，实体的全部集合必须在训练期间已知。本文提出了一种基于图神经网络的关系预测框架GraIL，它在局部子图结构上进行推理，并具有很强的归纳偏差来学习实体独立的关系语义。如右图，

Learning Actor Relation Graphs for Group Activity Recognition 论文阅读

目录一.了解ARG二.为什么需要ARG1.多人场景识别的问题2.先前的方法3.本文的方法4.本文的三大贡献三.ARG详细介绍1.群体活动识别框架2.构建ARG2.1图的定义2.2外观联系2.3位置联系2.4多重图（Multiple graphs）2.5时间建模（Temporal modeling） 3.图的推理与训练3.1推理3.2训练四.消融实验1.外观联系2.位置联系3.多重图4

《Coupled Term-Term Relation Analysis for Document Clustering》文献笔记（上）

相关工作这部分主要阐述了两点，一是介绍Document Clustering领域的背景知识，其实质内容只是介绍了Document Representation——Document Clustering领域的一小部分，以词包表示法为例，给出了文本表示的数学模型；二是相关工作，列举了研究词之间关系强度计算方法，以广义向量空间模型（BVSM）为分析重点。文本

【手写数据库toadb】数据库表对象relation 获取表的行数据及获取表的分组信息，将多列拼装成行数据

302获取表的分组及行数据专栏内容：手写数据库toadb 本专栏主要介绍如何从零开发，开发的步骤，以及开发过程中的涉及的原理，遇到的问题等，让大家能跟上并且可以一起开发，让每个需要的人成为参与者。本专栏会定期更新，对应的代码也会定期更新，每个阶段的代码会打上tag，方便阶段学习。前言手写一款数据库toadb，代码从零开始，不是简单的重复造轮子，而是作为一个项目，不仅

【JDBC连接openGauss报错】 ERROR: relation “XXX“ does not exist on dn_6001

最近数据库实验需要使用JDBC连接opengauss数据库，在执行sql查询时一直报错，错误代码如下： sql = "SELECT * FROM S310"; 错误信息如下图：查询了很久都没找到错误原因，最后发现是表明需要加双引号。应该写为： sql = "SELECT * FROM \"S310\""; 真的逆天，不报语法错误，一直提示不存在关系SXXX，也是没谁了。修改了以

Relation-graph关系图/流程图，VUE项目基础使用

一、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。二、网站： RelationGraph：官网网站快速使用参数配置：参数三、VUE项目使用项目中引用relation-graph：安装：

A Combination of RNN and CNN for Attention-based Relation Classification论文阅读笔记

摘要关系分类在自然语言处理（NLP）领域中起着重要作用。先前有关关系分类的研究已经证明了使用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的有效性。在本文中，我们提出了一个结合RNN和CNN的模型（RCNN），这将充分发挥它们各自的优势：RNN可以学习时间和上下文特征，尤其是两个实体之间的长期依赖性，而CNN可以捕捉更多潜在功能。我们在SemEval-2010 Task 8数据集1上进行了实验

【论文阅读】Relation-Aware Graph Transformer for SQL-to-Text Generation

Relation-Aware Graph Transformer for SQL-to-Text Generation Abstract SQL2Text 是一项将 SQL 查询映射到相应的自然语言问题的任务。之前的工作将 SQL 表示为稀疏图，并利用 graph-to-sequence 模型来生成问题，其中每个节点只能与 k 跳节点通信。由于无法捕获长期且缺乏特定于 SQL 的关系，这样的模

Relation-Aware Graph Transformer for SQL-to-Text Generation

Relation-Aware Graph Transformer for SQL-to-Text Generation Abstract SQL2Text 是一项将 SQL 查询映射到相应的自然语言问题的任务。之前的工作将 SQL 表示为稀疏图，并利用 graph-to-sequence 模型来生成问题，其中每个节点只能与 k 跳节点通信。由于无法捕获长期且缺乏特定于 SQL 的关系，这样的模

IRNet: Instance Relation Network for Overlapping Cervical Cell Segmentation

论文题目：IRNet: Instance Relation Network for Overlapping Cervical Cell Segmentation 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.06623.pdf 提出IRNet 基于巴氏涂片图像中细胞聚集成多个局部小簇而不是一个大簇的观察，建议增加一个稀疏约束，让模块专注于局部子集之间的交互。整体思路：

【论文阅读翻译】Action Assessment by Joint Relation Graph

【论文阅读翻译】Action Assessment by Joint Relation Graph KeyWordsAbstractIntroductionRelated WorkApproachExperiment KeyWords 细粒度、共性模型、差异模型、可训练、可解释性、邻居关节：时间关系图、空间关系图 Abstract 我们提出了一种新模型，通过基于图的关节关

行人重识别—Relation-Aware Global Attention模型介绍及代码实现

一、RGA关系感知全局注意力模型概述 RGA关系感知全局注意力是中国科学技术大学和微软亚洲研究院在2020年CVPR提出的一篇基于全局注意力的行人重识别文章。行人重识别(re-ID)的目的就是在一个或者多个摄像机拍摄的不同场合下去匹配特定的人。通常给定输入图像，我们使用卷积神经网络来获取特征向量。再识别是通过匹配图像特征向量来找到具有相同身份的图像(基于特征距离)。对于CNN，注意力通常是局部卷

Relation-aware Graph Attention Model With Adaptive Self-adversarial Training论文笔记

Relation-aware Graph Attention Model With Adaptive Self-adversarial Training 相关基础知识什么是异构图？传统的同构图（Homogeneous Graph）数据中只存在一种节点和边，而异构图（Heterogeneous Graph）中可以存在不只一种节点和边。异构图的关系预测问题对于两个包含多种属性的实体（

[论文解读]DORE: Document Ordered Relation Extraction based on GenerativeFramework

目录 DORE:基于生成框架的文档顺序关系抽取摘要 1 Introduction 以往的方法生成框架方法词汇生成范式两个重大挑战 2 Related Work 2.1 Generation-based Information Extraction基于生成的信息抽取 3 Method 3.1 Task Formulation 3.2关系矩阵的符号和有序序列表示词汇生

Learning Logic Rules for Document-Level Relation Extraction

摘要文档级关系提取旨在识别整个文档中实体之间的关系。先前捕获远程依赖关系的努力严重依赖于通过(图)神经网络学习的隐式强大表示，这使得模型不太透明。为了解决这一挑战，本文提出了LogiRE，这是一种通过学习逻辑规则来提取文档级关系的新型概率模型。LogiRE将逻辑规则视为潜在变量，由两个模块组成:规则生成器和关系提取器。规则生成器生成可能有助于最终预测的逻辑规则，关系提取器根据生成的逻辑规则输出

【论文翻译】Denoising Relation Extraction from Document-level Distant Supervision

1. 介绍关系抽取(relationship extraction, RE)的目的是识别文本实体之间的关系事实。最近，神经关系提取(NRE)模型在句子级RE中得到了验证。远程监控(DS) 提供了大规模的远程监控数据，使实例成倍增加，并支持足够的模型训练。句子层次的重新重点是提取句子中实体之间的句子内关系。然而，由于存在大量的句间关系事实隐藏在多个句子中，在实践中其通用性和覆盖面受到极大的限

A Dependency-Based Neural Network for Relation Classification（DepNN，2015）论文阅读笔记

一、背景 SVM（2010） MV-RNN（2012） CNN（2014） FCM（2014） DT-RNN（2014） DT-RNN使用RNN建模依赖树后，通过线性组合的方式将节点的词嵌入与其子节点的词嵌入结合起来。而本文则是利用子树结合词嵌入，再使用CNN捕捉特征，F1值大幅提高。以往的关系分类研究已经验证了使用依赖最短路径或子树进行关系分类的有效性。二者具有不同的功能。本文提出了一种新

Multi-Aspect Explainable Inductive Relation Prediction by Sentence Transformer

摘要最近关于知识图(KGs)的研究表明，通过预先训练的语言模型授权的基于路径的方法在提供归纳和可解释的关系预测方面表现良好。本文引入关系路径覆盖率和关系路径置信度的概念，在模型训练前过滤掉不可靠的路径，以提高模型的性能。此外，我们提出了知识推理句子转换器(Knowledge Reasoning Sentence Transformer, KRST)来预测KGs中的归纳关系，KRST将提取的可靠