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抽取中文三元组

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Bumps [tensorflow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) from 1.15 to 2.7.2. Release notes Sourced from tensorflow's releases. TensorFlow 2.7.2 Release 2.7.2 This releases introduces several vulnerability fixes: Fixes a code injection in saved_model_cli (CVE-2022-29216) Fixes...

dependencies

你好,我在运行predict.py时出现了Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 256 and 100. Shapes are [256,128] and [100,128]. for 'Assign_1' (op: 'Assign') with input shapes: [256,128], [100,128]. 请问您之前遇到过这个问题吗?怎么解决的呢

谁可以分享一下这个词向量,好像是100d的?

你好,请我这个问题是不是因为数据集格式不对?顺便问一下作者是怎么下载的数据集,我打开下载的网址发现自己只能Ctrl+A | Ctrl+C这样复制。我怀疑还存在网页上数据加载不完全的问题

运行train 的时候,在data loader 的第202行 for sp in spoer.extract_items 其中spoer未定义是什么原因,感谢!

我首先下载好了数据集,然后使用data-trans得到了train-data-me等文件,然后使用 `python predict.py` 但是又提示 `ValueError: Dimension must be 5 but is 4 for 'attention_1/transpose_7' (op: 'Transpose') with input shapes: [?,8,?,8,?], [4].` 这个应该是模型源码中的问题吧?还是别的原因呢? 运行环境anaconda下的安装了requirements.txt的环境,VScode下运行。

想把这个项目用在自己的文本上,但是不想再重新训练网络的话,是不是只需要对自己的文本训练一份word2vec的词向量出来,然后把w2v_model_path改到自己的词向量文件上就可以了?

我简略看了一下代码,我感觉就是把标好的三元组信息,构建一个三元组搜索器,然后,用一个里面存在的语句去让这个三元组搜索器进行匹配,如果用一个自己构建的句子,就什么都没检测出来。您能告诉我,这个框架是不是就是这么一回事?也许我水平太差,没理解整个流程。

Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1018 and 7030. Shapes are [1018,128] and [7030,128]. for 'Assign' (op: 'Assign') with input shapes: [1018,128], [7030,128].