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Ogive Graph

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Relationship Formation

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What do you think is the single most influential factor in determining with whom you become friends and whom you form romantic relationships? You might be surprised to learn that the answer is simple: the people with whom you have the most contact. This most important factor is proximity. You are more likely to be friends with people you have regular contact with. For example, there are decades of research that shows that you are more likely to become friends with people who live in your dorm,...
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Metal ions can be separated from one another by complexation with organic ligands–the chelating agent– to form uncharged chelates. Here, the chelating agent must contain hydrophobic groups and behave as a weak acid, losing a proton to bind with the metal. Since most organic ligands used in this process are insoluble or undergo oxidation in the aqueous phase, the chelating agent is initially added to the organic phase and extracted into the aqueous phase. The metal-ligand complex is...
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Medications are typically administered to achieve therapeutic effects. Some drugs can modify an individual's mood and perception, frequently resulting in various enjoyable experiences. However, this can result in drug dependency, a condition marked by continuous drug use despite potential negative consequences. Drug dependency primarily falls into two categories: psychological and physical dependence. Psychological dependence occurs when the pleasurable feelings induced by the drug...
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Neural circuits and neuronal pools are two of the main structures found in the nervous system. Neural circuits are networks of neurons that work together to carry out a specific task or process. They consist of interconnected neurons and glial cells, which provide structural and metabolic support.
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An equation with two variables, typically written in the form y = f(x) or Ax + By = C, describes a relationship between quantities represented by x and y. Each solution to such an equation is an ordered pair (x, y) that satisfies the equation when substituted. These pairs can be represented graphically to understand the variables' relationship visually.A common technique for constructing the graph of a two-variable equation is to create a value table. Begin by choosing several values for the...
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Método de extracción de relaciones de entidades basado en análisis de dependencias y redes neuronales de grafos

Fupeng Wei1, Xing Liu2, Limin Pan3

  • 1School of Information Engineering, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou, 450046, China.

Scientific reports
|December 30, 2025
PubMed
Resumen

El modelo MGRel mejora la extracción de relaciones de entidades para la seguridad del campus al integrar análisis sintáctico y redes neuronales de grafos. Esto mejora la precisión y maneja relaciones complejas, impulsando la adquisición de conocimiento para la seguridad del tráfico.

Palabras clave:
análisis de dependenciasextracción de relaciones de entidadesredes neuronales de grafosseguridad de campus inteligenteclasificación de tripletes

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Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la Computación
  • Inteligencia Artificial
  • Procesamiento del Lenguaje Natural

Sus antecedentes:

  • Los métodos actuales de extracción de tripletes de grafos de conocimiento tienen dificultades con la ambigüedad semántica y las relaciones superpuestas en el texto.
  • La separación de entidades y las asociaciones débiles entre entidades distantes en los datos de seguridad del campus reducen la precisión y la recuperación de la extracción.
  • Las técnicas existentes carecen de la flexibilidad para gestionar relaciones complejas y superpuestas, cruciales para la gestión de la seguridad del tráfico del campus.

Objetivo del estudio:

  • Presentar el modelo MGRel para mejorar la extracción de relaciones de entidades en contextos de seguridad del campus.
  • Abordar las limitaciones de los métodos actuales en cuanto a ambigüedad, relaciones superpuestas y separación de entidades.
  • Mejorar la adquisición de conocimiento para la gobernanza de la seguridad del campus, particularmente la seguridad del tráfico.

Principales métodos:

  • Integración del análisis sintáctico de dependencias con una red neuronal de grafos (GNN) en el modelo MGRel.
  • Utilización de un mecanismo de doble análisis (dependencia semántica global y dependencia sintáctica) para la captura de asociaciones a larga distancia.
  • Desarrollo de una red neuronal convolucional de grafos semánticos jerárquicos y un módulo de fusión de múltiples características impulsado por atención para la extracción y clasificación refinada de características.

Principales resultados:

  • El modelo MGRel demostró puntuaciones F1 mejoradas en conjuntos de datos de referencia: NYT (+1.3%), WebNLG (+0.4%) y DuIE (+3.2%) en comparación con los modelos óptimos.
  • Captura efectiva de asociaciones semánticas a larga distancia y extracción detallada de características semánticas implícitas.
  • Capacidad discriminativa mejorada del clasificador ternario a través de la filtración de ruido.

Conclusiones:

  • El modelo MGRel supera significativamente a las técnicas existentes en la extracción de relaciones de entidades.
  • El modelo muestra una ventaja considerable y un valor potencial para aplicaciones de seguridad del campus, especialmente la seguridad del tráfico del campus.
  • La integración del análisis sintáctico y las GNN ofrece una solución robusta para los desafíos de extracción de relaciones complejas.