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一文教你实战构建消息通知系统Django

本文分享自华为云社区《构建实时消息通知系统:Django实战指南》,作者:柠檬味拥抱。 在Web应用程序中,实现消息通知系统是至关重要的,它可以帮助用户及时了解到与其相关的事件或动态。Django提供了信号机制,可以用于实现这样的通知系统。本文将介绍如何使用Django的信号机制来构建一个简单但功能强大的消息通知系统,并提供相应的代码和实例。 1. 安装 Django 首先,确保你已经安装了 Django。你可以通过 pip 安装它: pip install django 2. 创建 Django 项目和应用 创建一个 Django 项目,并在其中创建一个应用: django-admin startproject notification_system cd notification_system python manage.py startapp notifications 3. 定义模型 在notifications/models.py文件中定义一个模型来存储通知信息: from django.db import models from django.contrib.auth...

Paper Digest | GPT-RE:基于大语言模型针对关系抽取的上下文学习

笔记整理:张廉臣,东南大学硕士,研究方向为自然语言处理、信息抽取 链接:https://arxiv.org/pdf/2305.02105.pdf 持续分享SPG及SPG + LLM双驱架构应用相关进展 查看官网: spg.openkg.cn/ Github: github.com/OpenSPG/ope… 1、动机 在很多自然语言处理任务中,上下文学习的性能已经媲美甚至超过了全资源微调的方法。但是,其在关系抽取任务上的性能却不尽如人意。以GPT-3为例,一些基于GPT-3的上下文学习抽取方法在关系抽取任务上不理想的效果主要来自于两个方面:① 检索演示示例中实体、关系的相关度较低;② 大语言模型具有将NULL例子错误分类成为预定义关系类型的强烈倾向。造成①的原因主要是以上方法通过随机选择或基于句子表示的K近邻法检索演示示例。这会导致演示示例实体、关系的相关度低;造成②的原因主要是相对于符合预定义类型的示例,NULL示例的复杂度更高,该类型是包含各种未定义的关系的集合。针对以上问题,该论文提出了结合实体感知检索策略和事实标签诱导策略的GPT-RE,以提高基于大语言模型的上下文学习在关系抽取...

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