首先作者提出了问题，传统的关系抽取是不能很好的解决三元组重叠，上图：从图中可以发现，传统的关系抽取针对Normal类型的数据还是可以的，但是针对EPO和SEO的情况就不怎么行了，首先说下EPO，可以看出同一对实体，在传统的关系抽取下只能抽取出一种关系，比如：要么是Act in 或者 Direct movie的关系，然后说下SEO,按说传统的关系抽取也可以，但是数据分布不均衡，比如有的关系标签很多，

​WordCount的变体，主要考察对Hadoop MapReduce框架编程的熟练度，几乎无坑点。​。

作者：程哥哥、刘某迎 、杜某安、刘某、施某宇、严某程​随着当前的大数据技术逐步革新，企业对单一的数据湖和数仓架构并不满意。越来越多的企业开始融合数据湖和数据仓库的平台，不仅可以实现数据仓库的功能，还实现了各种不同类型数据的处理功能、数据科学、用于发现新模型的高级功能，这就是所谓的"湖仓一体"。湖仓一体(Data LakeHouse)是一种新型开放式架构，将数据湖和数据仓库的优势充分结合，它构建在数

点(vertex)、边(edge)、全局图(global)，图神经网络（GNN，Graph Neural Network）主要作用还是跟传统神经网络的作用一样——每次每个点通过周围点迭代更新自身权重，随着迭代，图神经网络的感受野会越来越大，慢慢的每个点会拥有全局图的特征。图卷积神经网络与卷积神经网络就像老婆与老婆饼、java和javascrit的区别，原理几乎完全不一样，，哪怕100个输入数据格式

我们介绍了一种新的注意引导图卷积网络(AGGCNs)。实验结果表明，AGGCNs在各种关系提取任务中都取得了先进的结果。与以前的方法不同，AGGCNs直接操作整个树，并学习以端到端方式从树中提取有用的信息。

为了解决这个问题，提出了几种先进的图池方法，包括DiffPool (Ying等人2018)、TopKPool (Gao和Ji 2019)、SAGPool (Lee, Lee，和Kang 2019)和StructPool (Y uan和Ji 2019)。信息节点的数量在不同的文本序列中是不同的。为了最小化信息损失，论文将池化过程中创建的中间图的节点表示连接起来，从而得到最终的图 ，类似于学习图的残差

​解决了利用GNN与自然语言进行关系推理的问题，提出的模型GP-GNNs通过将自然语言编码为参数并执行层与层之间的传播来解决关系消息传递任务。新模型也可以被认为是解决非文本输入（例如文本，图像，视频，音频）的图生成问题的通用框架，可以实现多模态。在这项工作中，证明了其在预测自然语言和袋级实体之间的关系方面的有效性，并表明通过在推理中考虑更多跃点，关系提取的效果可以得到显着改善。

模型的整体架构如下图所示。r^=arg⁡max⁡r∈Rp(r∣A−GCN(X,TX))r=r∈Rargmax​p(r∣A−GCN(X,TX​))其中Tx是从现成的工具包中获得的x的依赖树，R是关系类型集；P计算给定两个实体的特定关系r的概率，而是r以X和Tx为输入的A-GCN的输出。本文提出了利用依赖信息进行关系提取的A-GCN方法，即对依赖连接应用注意机制，对连接和类型同时施加权重，

大数据系统与大规模数据分析第一次作业一、作业内容从HDFS中读出数据对读出的数据进行hash去重将处理好的数据存入Hbase二、作业代码import java.util.*;import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern;import java.io.*;import java.net.URI;import java.ne

我们介绍了一种新的注意引导图卷积网络(AGGCNs)。实验结果表明，AGGCNs在各种关系提取任务中都取得了先进的结果。与以前的方法不同，AGGCNs直接操作整个树，并学习以端到端方式从树中提取有用的信息。