这是什么意思：entity_dict_in_file = defaultdict(lambda: defaultdict(list))

时间: 2023-09-01 21:12:09 浏览: 52
这段代码中的entity_dict_in_file是一个defaultdict对象，用于存储实体的信息。defaultdict是Python中的一个字典子类，它的特点是在查询一个不存在的键时不会报错，而是会返回一个默认值。在这里，entity_dict_in_file使用了两层嵌套的defaultdict，第一层的键是字符串类型，第二层的键也是字符串类型，值是一个列表。 lambda: defaultdict(list) 是一个匿名函数，它返回一个defaultdict(list)对象作为默认值。这意味着当我们查询一个不存在的键时，会返回一个空的列表作为默认值。所以entity_dict_in_file的结构可以理解为，第一层的键是字符串类型的实体名，第二层的键是字符串类型的文件名，值是一个列表，用来存储该实体在该文件中的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [GPT3：语言模型在命名实体识别中的应用(GPT3:Applicationof GPT 3 in Named Entity Recognition](https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131929008)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [biaffine model：Named Entity Recognition as Dependency Parsing](https://blog.csdn.net/mynameisgt/article/details/128018214)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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找了很久的一片国外介绍objectarx中自定义实体的文章，英文的，很容易懂的。
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fine_conf_entity_10

fine_conf_entity_10
zip

entity_kb_czech9:wikidata_json_dump_extraction + KB_creation

entity_kb_czech9 wikidata_json_dump_extraction + KB_creation

解释一下下面这个代码”entity Tem_top is generic ( P_AN: integer := 1; P_BN: integer := -75; P_TEMP_MAX: integer := 75; P_TEMP_MIN: integer := -25; P_Device_ID: integer := 7 ); port ( i_clk : in std_logic; i_rst : in std_logic; i_ADC_clk : in std_logic; i_ADC : in std_logic_vector(9 downto 0); o_LED : out std_logic; o_Serial_data: out std_logic ); end entity Tem_Top; architecture rtl of Tem_Top is signal w_ADC_valid: std_logic; signal w_ADC: std_logic_vector(9 downto 0); signal w_T_valid: std_logic; signal w_T: signed(13 downto 0); begin Time_sample_inst: entity work.Time_sample port map ( i_clk => i_clk, i_rst => i_rst, i_ADC_clk => i_ADC_clk, i_ADC => i_ADC, o_ADC_valid => w_ADC_valid, o_ADC => w_ADC ); Serial_output_inst: entity work.Serial_output port map ( i_clk => i_clk, i_rst => i_rst, i_T_valid => w_T_valid, i_T => w_T, i_Device_ID => P_Device_ID, o_Serial_data => o_Serial_data ); end architecture rtl; architecture Behavioral of Tem_top is begin end Behavioral;“

这段代码定义了一个名为Tem_top的实体（entity）。Tem_top是一个泛型实体，具有五个泛型参数：P_AN，P_BN，P_TEMP_MAX，P_TEMP_MIN和P_Device_ID。这些参数都是整数类型，它们用于设置实体中的一些...

TypeError: add_dataframe() got an unexpected keyword argument 'entity_id'

这个错误通常发生在使用Featuretools库时，调用add_dataframe()方法时指定了entity_id参数。这是因为在Featuretools 0.19.0及以后的版本中，add_dataframe()方法不再接受entity_id参数，而是改用dataframe_name参数...

net::ERR_FAILED 413 (Request Entity Too Large)

一般来说，这是由于服务器对上传文件大小做了限制所引起的。在Nginx服务器中，可以通过修改配置文件来解决这个问题。具体的步骤如下： 1. 打开nginx.conf文件，一般位于Nginx安装目录的conf文件夹下。 2. 在http块中...

增加代码，使name为entity_name的实体和value为ene的实体创建关系到neo4j：# 使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame for index, row in data.iterrows(): entity_name=entity_names[index] for ene in row[1:]: if ene != '-': if ene: name_node = Node("play", value=ene) graph.create(name_node)

tx.run("MATCH (a:entity{name:$entity_name}), (b:play{value:$ene}) " "CREATE (a)-[:related_to]->(b)", entity_name=entity_name, ene=ene) # 使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame for index, row in data....

校正以下代码的语法错误 def encode_edge(self, mode, node_history, node_history_st, edge_type, neighbors, neighbors_edge_value, first_history_indices, batch_size): max_hl = self.hyperparams['maximum_history_length'] max_neighbors = 0 for neighbor_states in neighbors: max_neighbors = max(max_neighbors, len(neighbor_states)) edge_states_list = list() # list of [#of neighbors, max_ht, state_dim] for i, neighbor_states in enumerate(neighbors): # Get neighbors for timestep in batch if len(neighbor_states) == 0: # There are no neighbors for edge type # TODO necessary? neighbor_state_length = int( np.sum([len(entity_dims) for entity_dims in self.state[edge_type[1]].values()]) ) edge_states_list.append(torch.zeros((1, max_hl + 1, neighbor_state_length), device=self.device)) else: edge_states_list.append(torch.stack(neighbor_states, dim=0).to(self.device)) # if self.hyperparams['edge_state_combine_method'] == 'sum': # Used in Structural-RNN to combine edges as well. op_applied_edge_states_list = list() for neighbors_state in edge_states_list: op_applied_edge_states_list.append(torch.sum(neighbors_state, dim=0))#torch.sum combined_neighbors = torch.stack(op_applied_edge_states_list, dim=0) # 获取combined_neighbors的第一个维度，代表邻接边的总数 combined_neighbors_0 = combined_neighbors.shape[0] # 创建全零矩阵s_next，形状为[batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0] s_next = torch.zeros((batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0), device=self.device) # 为s_next矩阵中每一行赋值为对应的combined_neighbors # for b in range(batch_size): # s_next[b, :len(neighbors[b]), :] = combined_neighbors[first_history_indices[b]] for i in range(batch_size): s_next[0, i, :] = batch_size[:] for i in range(max_neighbors): s_next[1, i, :] = max_neighbors[i, :] for i in range(combined_neighbors.shape[0]): s_next[2, i, :] = combined_neighbors

代码中缺少冒号，不是合法的 Python 代码。正确的代码应该是这样的： def encode_edge(self, mode, node_history, node_history_st, edge_type, neighbors, neighbors_edge_... edge_states_list = list()

from transformers import pipeline, BertTokenizer, BertModel import numpy as np import torch import jieba tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') ner_pipeline = pipeline('ner', model='bert-base-chinese') with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.readlines() def cosine_similarity(v1, v2): return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)) def get_word_embedding(word): input_ids = tokenizer.encode(word, add_special_tokens=True) inputs = torch.tensor([input_ids]) outputs = model(inputs)[0][0][1:-1] word_embedding = np.mean(outputs.detach().numpy(), axis=0) return word_embedding def get_privacy_word(seed_word, data): privacy_word_list = [] seed_words = jieba.lcut(seed_word) jieba.load_userdict('data/userdict.txt') for line in data: words = jieba.lcut(line.strip()) ner_results = ner_pipeline(''.join(words)) for seed_word in seed_words: seed_word_embedding = get_word_embedding(seed_word) for ner_result in ner_results: if ner_result['word'] == seed_word and ner_result['entity'] == 'O': continue if ner_result['entity'] != seed_word: continue word = ner_result['word'] if len(word) < 3: continue word_embedding = get_word_embedding(word) similarity = cosine_similarity(seed_word_embedding, word_embedding) print(similarity, word) if similarity >= 0.6: privacy_word_list.append(word) privacy_word_set = set(privacy_word_list) return privacy_word_set 上述代码运行之后，结果为空集合，哪里出问题了，帮我修改一下

根据你提供的代码，可以看到 get_privacy_word 函数中，seed_word 是一个参数，但是在函数中使用了变量名 seed_words，这可能导致部分问题。在 for seed_word in seed_words: 中，seed_word 的值会被循环...

def doTrainInstanceOf(self, ids): entity_embs = self.entity_vec(ids[[0, 2], :]) concept_embs = self.concept_vec(ids[[1, 3], :]) radius = concept_embs[:, :, -1] concept_embs = concept_embs[:, :, :-1] if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius)) else: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_ins - dis[1]).sum() return loss改为分类损失

如果你想将这个函数改为分类损失，你需要知道你的输入数据有多少个类别。假设你的类别数为num_classes，你需要将原来的输出维度从1变成num_classes，并使用交叉熵损失函数。修改后的代码如下： python def ...

net::ERR_CONTENT_DECODING_FAILED 200 (OK)

这可能是由于服务器配置错误或响应内容损坏引起的。下面是两种常见的解决方案： 1. 删除压缩配置：如果你使用的是Tomcat服务器，可以尝试删除server.xml文件中的压缩配置。压缩配置可能会导致响应内容无法正确解码...

帮我修改代码：import jieba import jieba.posseg as pseg # 读取语料库 with open('train.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = f.readlines() # 创建实体词典 entity_dict = {'nr': set(), 'ns': set(), 'nt': set()} for sentence in corpus: words_tags = sentence.strip().split() for word_tag in words_tags: word, tag = word_tag.split('/') if tag in entity_dict: entity_dict[tag].add(word) # 读取测试集 with open('ner_test.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: test_data = f.readlines() # 对测试集进行命名实体识别并输出结果 with open('lab2_result.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: for sentence in test_data: words = sentence.strip() # 使用jieba进行分词和词性标注 words_tags = pseg.lcut(words) result = [] for word_tag in words_tags: word, tag = word_tag.word, word_tag.flag # 判断是否为实体词 if word in entity_dict['nr']: result.append(word+'/nr') elif word in entity_dict['ns']: result.append(word+'/ns') elif word in entity_dict['nt']: result.append(word+'/nt') else: result.append(word+'/o') f.write(' '.join(result) + '\n')

很很抱很抱歉很抱歉，很抱歉，我很抱歉，我作很抱歉，我作为很抱歉，我作为AI很抱歉，我作为AI语很抱歉，我作为AI语言很抱歉，我作为AI语言模很抱歉，我作为AI语言模型很抱歉，我作为AI语言模型，很抱歉，我作为AI...

# 使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame for index, row in data.iterrows(): entity_name=entity_names[index] for ene in row[1:]: if ene != '-': if ene:续写代码使ene不重复地存储在列表中

entity_name = entity_names[index] ene_set = set() # 初始化集合 for ene in row[1:]: if ene != '-' and ene not in ene_set: # 判断是否为有效值且未重复 ene_set.add(ene) # 添加到集合中 # 这里可以将en...

讲下面这个Verilog文件转化为VHDL文件“module Serial_output( input i_clk , input i_rst , input i_T_valid , input signed[9:0] i_T , input [3 :0] i_Device_ID , output reg o_Serial_data ); reg Frame_valid = 1'd0 ; reg [13:0] Frame = 13'd0; always @(posedge i_clk)begin if(i_rst == 1'b1)begin Frame_valid <= 1'd0 ; Frame <= 13'd0; end else if(i_T_valid)begin Frame_valid <= 1'b1 ; Frame <= {i_Device_ID,i_T}; end else Frame_valid <= 1'd0 ; end reg [2:0] s_Frame_valid = 3'd0; always @(posedge i_clk)begin s_Frame_valid <= {s_Frame_valid[1:0],Frame_valid}; end reg [4:0] r_bit_cnt = 5'd0; always @(posedge i_clk)begin if(i_rst == 1'b1) r_bit_cnt <= 5'd0; else if(s_Frame_valid[2]) r_bit_cnt <= 5'd0; else if(r_bit_cnt >= 5'd13) r_bit_cnt <= r_bit_cnt; else r_bit_cnt <= r_bit_cnt + 1'b1; end always @(*)begin case (r_bit_cnt) 5'd0 :o_Serial_data <= Frame[13] ; 5'd1 :o_Serial_data <= Frame[12] ; 5'd2 :o_Serial_data <= Frame[11] ; 5'd3 :o_Serial_data <= Frame[10] ; 5'd4 :o_Serial_data <= Frame[9] ; 5'd5 :o_Serial_data <= Frame[8] ; 5'd6 :o_Serial_data <= Frame[7] ; 5'd7 :o_Serial_data <= Frame[6] ; 5'd8 :o_Serial_data <= Frame[5] ; 5'd9 :o_Serial_data <= Frame[4] ; 5'd10 :o_Serial_data <= Frame[3] ; 5'd11 :o_Serial_data <= Frame[2] ; 5'd12 :o_Serial_data <= Frame[1] ; endcase end endmodule”

signal s_Frame_valid : unsigned(2 downto 0) := (others => '0'); signal r_bit_cnt : unsigned(4 downto 0) := (others => '0'); begin process (i_clk) begin if rising_edge(i_clk) then if i_rst = '1'...

acis entity_hit_list

在ACIS中，entity_hit_list是一种数据结构，用于存储与给定查询条件相符的实体的列表。 entity_hit_list是通过执行几何查询操作（如相交、包含等）而生成的。当ACIS执行查询时，它会扫描模型中的实体，并将满足查询...

class Dataset(object): def __init__(self, args): self.dataset_name = args.dataset self.args = args self.entity_num, self.entity2id = self.read_file(self.dataset_name, "instance2id") self.relation_num, self.relation2id = self.read_file(self.dataset_name, "relation2id") self.concept_num, self.concept2id = self.read_file(self.dataset_name, "concept2id") self.triple_num, self.triples = self.read_triples(self.dataset_name, "triple2id") self.fb_h, self.fb_t, self.fb_r = [], [], [] self.relation_vec,self.entity_vec,self.concept_vec = [],[],[] self.relation_tmp, self.entity_tmp, self.concept_tmp = [], [], [] self.concept_r, self.concept_r_tmp = [], [] self.ok = {} self.subClassOf_ok = {} self.instanceOf_ok = {} self.subClassOf = [] self.instanceOf = [] self.instance_concept = [[] for i in range(self.entity_num)] self.concept_instance = [[] for i in range(self.concept_num)] self.sub_up_concept = [[] for i in range(self.concept_num)] self.up_sub_concept = [[] for i in range(self.concept_num)]

这段代码是定义了一个名为 Dataset 的类，其构造函数中包含了读取数据集的相关操作。其中，通过调用 read_file 方法读取了三个文件，分别是实体对应的 ID 文件、关系对应的 ID 文件和概念对应的 ID 文件，并记录了...

AttributeError: 'EntitySet' object has no attribute 'entity_from_dataframe'

这个错误通常发生在使用Featuretools库时，调用entity_from_dataframe()方法时出现了错误。这是因为在Featuretools 0.19.0及以后的版本中，entity_from_dataframe()方法已经被废弃，取而代之的是使用add_dataframe()...

Namespace(weights='yolo7.pt', cfg='cfg/training/yolov7.yaml', data='data/DOTA_split.yaml', hyp='data/hyp.scratch.p5.yaml', epochs=10, batch_size=4, img_size=[640, 640], rect=False, resume=False, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=False, bucket='', cache_images=False, image_weights=False, device='', multi_scale=False, single_cls=False, ada m=False, sync_bn=False, local_rank=-1, workers=8, project='runs/train', entity=None, name='exp', exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, save_period=-1, artifact_alias='latest', freeze=[0], v5_metric=False, world_size=1, global_rank=-1, save_dir='runs\\train\\exp2', total_batch_size=4) tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/ hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.1, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.3, cls_pw=1.0, obj=0.7, obj_pw= 1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.2, scale=0.9, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.15, copy_paste=0.0, paste_in=0.15, loss_ota=1 Traceback (most recent call last): File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 618, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 64, in train data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) # data dict File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 79, in load loader = Loader(stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__ Reader.__init__(self, stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 85, in __init__ self.determine_encoding() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 124, in determine_encoding self.update_raw() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 178, in update_raw data = self.stream.read(size) UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 233: illegal multibyte sequence

这个错误是因为在读取 YAML 文件时使用了 GBK 编码，但在第233个位置出现了非法的多字节序列，导致无法解码。你可以尝试以下解决方法： 1. 将文件编码改为 UTF-8 或其他可支持的编码格式。 2. 使用适当的编码解码器...

用中文给以下vhdl代码添加注释：library ieee; use ieee.std_logic_1164.all; use ieee.std_logic_unsigned.all; use ieee.std_logic_arith.all; entity adder_4bit is port ( ain1,bin1,cin1,ain2,bin2,ain3,bin3,ain4,bin4:in std_logic; so1,so2,so3,so4,co5:out std_logic ); end adder_4bit; architecture hav of adder_4bit is component adder_1bit port (bin: IN STD_LOGIC; cin: IN STD_LOGIC; ain: IN STD_LOGIC; so :OUT STD_LOGIC; co :OUT STD_LOGIC); end component; signal cin2,cin3,cin4,cin5:std_logic; begin u1:adder_1bit port map(ain=>ain1,bin=>bin1,cin=>cin1,co=>cin2,so=>so1); u2:adder_1bit port map(ain=>ain2,bin=>bin2,cin=>cin2,co=>cin3,so=>so2); u3:adder_1bit port map(ain=>ain3,bin=>bin3,cin=>cin3,co=>cin4,so=>so3); u4:adder_1bit port map(ain=>ain4,bin=>bin4,cin=>cin4,co=>cin5,so=>so4); end architecture;

-- 这是一个 4 位加法器的 VHDL 代码 -- 首先引入了 IEEE 标准库 library ieee; use ieee.std_logic_1164.all; use ieee.std_logic_unsigned.all; use ieee.std_logic_arith.all; -- 定义了一个实体，包含了输入和...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依