The long-tail phenomena existin the relations of knowledge graphs. Meanwhile, the real-worldscenario of knowledge is dynamic, where unseen triples areusually acquired. The new scenario, called as meta

读完可以回答以下问题：1. 什么是关系抽取2.关系抽取的方法有哪些？3.常用的关系抽取的数据集有哪些？4.关系抽取的评估方法有哪些？5.常用的关系抽取的评估指标是什么？1.定义：关系抽取（Relation Extraction）就是抽取实体之间的关系实例，产生的结果是三元组<主体（Subject），谓词（Predicate），客体（Object）>。它是信息抽取的子任务之一，也是知识图

读完可以回答以下问题：什么是概念图谱？有哪些概念图谱？概念图谱有什么价值和应用？1.什么是概念？从计算机信息的角度，概念是对某个形态的数据输入产生符号化概念输出的过程。2.什么是概念图谱？如何分类？概念图谱（Concept Graph）是一类专注于实体和概念之间的isA关系的知识图谱。从语言和认知两个角度，概念和图谱可以划分为1）概念层级体系 （Taxonomy）包括三种元素：实体 、概念 和 i

读完可以回答以下问题：1. 基于模式的关系抽取定义是什么？2.基于模式的关系抽取方法及各自的优缺点有哪些？3.基于模式的关系抽取的质量评估方式有哪些？1.基于模式的关系抽取通过定义在文本中表达的字符、语法或者语义模式，将模式与文本的匹配作为主要手段，来实现关系实例的抽取。2.基于模式的关系抽取可以分为：来自于专家定义的模式：优缺点：质量精良，抽取准确率高。但是成本高昂，召回率低。1）基于字符的模式

智能体AI工作流是一种基于大型语言模型的应用流程，它通过执行多个步骤来完成一个复杂任务。它与“零样本”工作流的核心区别在于其迭代性和分解性。注：“非智能体”工作流指的是用户通过一个单一提示（prompt），要求大型语言模型（LLM）一次性完成整个任务，这种工作流被称为“零样本”（zero-shot）工作流。An agentic Al workflow：指基于大语言模型（LLM）的应用程序执行多个步

不是魔法，而是工程实践： 它不能保证模型每次都100%正确，但。

工具对于大模型来说就是函数，就想人类的工具是锤子、钳子和扳手等。大模型拥有这些工具的使用权限后，能突破自身训练数据和能力的限制，就像人类实用工具能完成徒手无法做到的事情一样。同时大模型拥有自主决策权，它不再是被动地根据内部知识库生成答案，而是能主动判断：在当前情境下，是否需要、以及应该调用哪个工具来完成任务。1. 1 简单工具执行流程 (Simple Tool Execution)例子：工具使用的

对于我们开发者而言，在开发Agent工作流时，主要精力通常集中在以下两项活动中，并不断来回切换：构建： 编写软件和代码来改进系统。分析： 决定下一步将构建精力集中在哪里的过程，其重要性与构建相当。而一个Agent系统从初始原型到成熟，分析工作的严谨性也随之提高，通常经历以下迭代阶段阶段描述主要活动1. 快速原型快速构建一个端到端系统（所谓的“先做个垃圾出来”）。分析： 手动检查最终输出，通读追踪

摘要：本文探讨了高自主智能体的设计模式，重点介绍了规划工作流、代码执行和多智能体系统。规划模式通过LLM自主生成执行计划，提高系统灵活性但存在不可控风险；代码执行模式让LLM直接编写代码完成任务，性能更优但需考虑安全性；多智能体系统将复杂任务分解为子任务，采用线性、层级或全连接等通信模式，具有模块化优势但复杂度较高。文章还介绍了smolagents框架，强调"代码即行动"理念，

深度学习技巧之Early Stopping（早停法） | 数据学习者官方网站(Datalearner) 当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能（generalization performance，即可以很好地拟合数据）。但是所有的标准深度学习神经网络结构如全连接多层感知机都很容易过拟合：当网络在训练集上表现越来越好，错误率越来越低的时候，实际上在某一刻，它在测试集的表现已经