10 2021 档案
摘要：诗人信息重新收集 收集所有诗人 诗人图片与朝代，之前收集的诗人只有2000多个，是因为之前收集的诗人有生平，而其他诗人没有，故没有收集到 这次收集所有诗人，都有个人介绍。从个人介绍中也可提取出有用的信息。 经过此次收集，共收集到20088个诗人 import requests from bs4 im
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摘要：实体关系整理 实体关系 待解决问题 部分数据补充 诗人头像链接 考虑到后期可视化展示，有诗人的头像会更加生动一些，当初收集诗人数据时未进行爬取 import requests from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import re
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摘要：实体分析 实体 如何找出自己想求得的知识图谱的实体，在我看来一个实体所独有的是他的属性，其他实体也包含的就是实体。因而，我对诗词进行了实体-实体，实体-属性的分类。 如下图所示： 除了明显的实体之外，我还构思出一些潜在的实体，如下：诗名-类别（写山，抒情，思念等等），诗名-词牌名，诗词中的一句-飞花
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摘要：pytorch手写体识别 代码 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from torch import optim import torchvision from matplotlib impo
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摘要：Pytorch学习笔记 张量Tensor 张量是一个统称，其中包含很多类型： 0阶张量：标量、常数，0-D Tensor 1阶张量：向量，1-D Tensor 2阶张量：矩阵，2-D Tensor 3阶张量 Pytorch中创建张量 使用python中的列表或者序列创建tensor torch.te
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摘要：目前进度 数据爬取 唐诗5万首，宋诗20万首， 元诗4万首，明诗5万首，清诗9万多首，诗人1834个 诗词表字段详情： 诗人表字段详情： 下周进度 一、找出新的实体关系，目前的实体关系都是已知的（诗人，诗集），要探索一些未知的实体关系。 二、将情感分析作为重点，先将诗人的生平做语义分析，根据时间点，
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