基于图卷积网络的Java商城源码时间预测模型

资源摘要信息:"java版商城源码-NeuralDater-ACL-2018:使用图卷积网络约会文档" 1. Java商城源码与图卷积网络结合的介绍： Java商城源码在本项目中用于构建一个使用图卷积网络对约会文档进行处理的系统。该系统的核心是一个名为NeuralDater的模型，它专注于利用文档的句法和时间结构来学习文档的有效表示，并据此进行时间预测。 2. NeuralDater模型的工作原理： NeuralDater模型结合了多种深度学习技术来实现其功能。模型首先使用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）对文档中的文本进行处理，捕捉句子内部的序列依赖关系。接着，模型应用了两个图卷积网络（GCN）模块： - 第一个GCN在依赖树上操作，利用树形结构来提取词与词之间的句法依赖关系。 - 第二个GCN在文档的时间图上工作，该时间图反映了文档中事件的时间序列和关系。 这两个GCN模块通过联合训练的方式将句法信息和时间信息整合起来，以生成更准确的文档时间预测。 3. Softmax分类器的作用： NeuralDater模型最终通过softmax分类器对学习到的文档表示进行分类，以此来预测文档的时间属性。softmax分类器负责将模型输出转化为概率分布，便于执行多类分类任务。 4. 技术兼容性： 本项目兼容TensorFlow 1.x版本和Python 3.x版本，开发者需要确保系统环境符合这些要求才能顺利运行源码。 5. 依赖项安装方法： 开发者可以通过requirements.txt文件安装所有必需的依赖项，以保证项目的正常运行。 6. 数据集的说明： NeuralDater模型使用了专门处理过的数据集，数据集包含每个文档的句法依赖关系和时间信息。开发者需要从提供的data目录中解压缩.pkl文件来获取处理后的输入数据。文档样本来源于纽约时报（NYT）和Associated Press Worldstream（APW）。 7. 输入数据结构的详细说明： 输入数据集包括两部分：voc2id 和 et2id。voc2id 是一个字典，用于将单词映射到它们在词汇表中的唯一ID，如{"w1": 0, "w2": 1, ...}所示。et2id 是另一个字典，用于将事件时间关系映射到它们对应的唯一ID，例如{"NONE": 0, "INCLUDES": 1, "BEFORE": 2, "IS_INCLUDED": ...}。 8. 标签说明： 本项目的标签为"系统开源"，表明该项目的源码是开放给公众的，允许其他开发者下载、研究、修改和重新分发。 9. 压缩包文件名的结构： 项目压缩包的命名格式为NeuralDater-ACL-2018-master，其中"ACL-2018"可能指的是发表该项目相关论文的会议名称，而"master"通常表示这是项目的主分支或主版本。 总结来说，该项目是一个结合了自然语言处理与图结构学习的深度学习模型，旨在通过先进的算法来解析和预测文档时间。开发者可以通过对模型源码的深入理解与应用，进一步拓展或优化商城系统的文档处理能力。