实体关系抽取任务方法及论文总结
文章目录
- 1 实体关系抽取方法思路
- 2 参数共享方法与联合解码方法
- 2.1 使用参数共享的经典模型:
- 2.2 使用联合解码的经典模型:
- 2.3 参数共享方法和联合解码方法的优缺点对比:
- 3 实体关系抽取解码方式总结
- 3.1 序列标注
- 3.2 指针网络
- 3.3 片段分类
- 3.4 不同解码方式的优缺点对比:
- 4 实体关系抽取任务主要模型总结
- 4.1 SOTA模型(2020.6)
- ETL-span
- HBT
- 4.2 其他经典模型
- DuIE_baseline
- Multi-turn QA
1 实体关系抽取方法思路
实体关系抽取是从文本中的句子里抽取出一对实体并给出实体间关系的任务。该任务的输入是一句话,输出是一个spo三元组(subject-predicate-object)。
对于实体关系抽取任务,最容易想到的方法就是先抽取句子中的实体,然后在对实体对进行关系分类,从而找出spo三元组,这种思想被称作管道模型(Pipeline)。管道模型把实体关系抽取分成了两个子任务,实体识别和关系分类,两个子任务按照顺序依次执行,它们之间没有交互。在管道模型之后,可以同时进行实体识别和关系分类的联合模型被提了出来,之后的实验证明联合模型由于实现了两个子任务之间的信息交互,大大提升了实体关系抽取的效果,目前针对实体关系抽取任务的研究大多采用联合模型。而联合模型又可以细分为基于参数共享的联合模型和基于联合解码的联合模型。
实体关系抽取的主要模型根据抽取思路的不同可以按下图所示方式分类:
2 参数共享方法与联合解码方法
下图是参数共享方法和联合解码方法的对比。使用参数共享的联合模型和管道模型的结构是非常相似的,它们抽取spo三元组的过程都是分成多步完成的,主要的不同在于基于参数共享的联合模型的loss是各个子过程的loss之和,在求梯度和反向更新参数时会更新整个模型所有子过程的参数,而管道模型各子过程之间则没有联系。使用联合解码的联合模型则更符合“联合”的思想,主体,客体和关系类型是在同一个步骤中进行识别然后得出的。
2.1 使用参数共享的经典模型:
End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures
这篇论文是实体关系抽取领域内的一篇非常重要的论文,几乎所有和实体关系抽取有关的综述都会提到这篇论文,它是联合模型的开山之作,被之后许多论文借鉴。
本文提出了一种联合实体关系识别,基于参数共享的关系抽取模型,模型中有两个双向的LSTM-RNN,一个基于word sequence,主要用于实体检测;一个基于Tree Structures ,主要用于关系抽取;后者堆在前者上,前者的输出和隐含层作为后者输入的一部分。下图为整个模型的结构图:
该文章提出的模型就是一种典型的基于参数共享的联合模型,两个双向LSTM-RNN结构分别用于检测实体和分类关系,它们是单独训练的,但是loss是加在一起同时进行反向传播和更新的。
2.2 使用联合解码的经典模型:
Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme
该论文的主要工作是设计了一种特别的标签类型,将实体识别和关系分类转化为序列标注问题;然后提出了一个端到端模型,通过编码层对句子进行编码,将隐藏层向量输入解码层然后直接得到spo三元组,没有将抽取过程分为实体识别和关系分类两个子过程。
该论文提出的标记方法如下图所示,在该方法中,共包含 3 种标注信息:
(1) 实体中词的位置信息 { B,I,E,S,O } 分别表示{实体开始,实体内部,实体结束,单个实体,无关词};
(2) 实体关系类型信息,需根据关系类型进行标记,分为多个类别,如 { CF,CP,… } ;
(3) 实体角色信息 { 1,2 } 分别表示 { 实体 1,实体 2 }
该论文提出的端到端的神经网络模型如下图所示,对输入的句子,首先,编码层使用Bi-LSTM来进行编码;之后,解码层再使用 LSTMd( 作者提出的一种基于LSTM的改进型 ) 进行解码;最终,输出模型标注好的实体—关系三元组。
该论文提出的模型有一个明显的不足就是不能识别重叠的实体关系,下图表格展示了实体关系三元组的重叠类型,实体关系三元组根据重叠方式的不同可以分为三类:没有重叠的Normal类型,关系重叠的EPO类型,实体重叠的SEO类型。本文的模型由于标签设计的原因,只能识别Normal类型的实体关系三元组。
2.3 参数共享方法和联合解码方法的优缺点对比:
参数共享 | 联合解码 | |
---|---|---|
优点 | 1.实体识别和关系分类过程不是同步的,所以后面步骤的训练可以使用前面步骤的结果作为特征,2.灵活性更高,能够更好的处理重叠实体关系重叠问题。 | 没有明确的将抽取过程分为多个步骤,真正实现了实体识别和关系分类的信息共享。 |
缺点 | 实体识别和关系分类仍然是两个独立的过程,没有真正的“联合”。 | 目前要实现联合解码一般需要设计复杂的标签或者解码过程,而且联合解码的方式对重叠的关系三元组的识别效果不是很好。 |
3 实体关系抽取解码方式总结
常见的实体关系抽取的解码层的解码方式有三种,分别是基于序列标注,基于指针网络和片段分类。
3.1 序列标注
基于序列标注的解码方式通常会使用CRF作为解码器,使用结合BIO或者BIOES标签的联合标签,每个token标记一个tag标签。解码层的任务就是确定每个token的tag,CRF能够进行标签约束,解码效果比直接使用Softmax更好。
序列标注方法在命名实体识别任务中非常常用,但是在实体关系抽取任务中,序列标注有非常多的不足,很重要的一点是一个token只能有一个标签,不能解决实体重叠问题。因此最新的论文基本都不再采用这种方法。
上文提到的论文Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme 中提出的模型使用的就是序列标注方法,该模型就无法解决实体重叠问题。
下图中的句子使用了序列标注方法,采用BIO和实体类型联合标签,该方法只能确定“北京”这一个实体,而无法将另一个实体“北京德易东方转化医学研究中心”也一起表示出来。
3.2 指针网络
序列标注方法只有一个标签序列,不能解决实体重叠问题,基于指针网络的解码方法对此做了改进,使用多个标签序列来表示一个句子,如下图所示,该指针网络采用了两个标签序列,一个表示实体的起始位置,另一个表示实体的结束位置。在解码时使用Sigmoid代替Softmax,预测每个token对应的标签是0还是1。由于指针网络可以很好地解决实体重叠问题,所以在目前的实体关系抽取方法中被大量使用。虽然指针网络是一个比较好的方案,但是在指针网络的使用过程中很可能会遇到标签不平衡问题,需要进行一些调参工作。
3.3 片段分类
片段分类方法和上述两方法有较大的差异,片段分类方法找出所有可能的片段组合,然后针对每一个片段组合求其是否是实体的概率。如下图所示,针对一个句子,片段排序方法从开始位置起依次选取一个token,两个token……,组成实体可能的片段,然后求该片段是否是实体的概率。
如果文本过长,片段分类会产生大量的负样本,在实际中需要限制span长度并合理削减负样本。
3.4 不同解码方式的优缺点对比:
序列标注 | 指针网络 | 片段分类 | |
---|---|---|---|
优点 | 使用简单,准备率高 | 能够在解决实体重叠问题的同时保证较高的准确率 | 可以直接得到实体,不需要从标签到实体的转换过程 |
缺点 | 无法解决实体重叠问题 | 1.容易遇到标签不平衡问题。2.在使用解码层得到指针网络的多个标签序列之后还需要专门的程序根据指针网络确定实体 | 文本过长时会大大增加计算量 |
4 实体关系抽取任务主要模型总结
4.1 SOTA模型(2020.6)
实体关系抽取任务SOTA排行榜上目前最佳的模型,这几个模型分别在不同的数据集上达到了SOTA效果:
模型 | ETL-span | HBT | SpERT | DYGIE |
---|---|---|---|---|
模型结构 | 基于共享参数的联合模型 | 基于共享参数的联合模型 | ||
解码方式 | 指针网络 | 指针网络 | ||
达到SOTA效果的数据集 | NYT-single | NYT,WebNLG | CoNLL04 | ACE04,ACE05 |
论文 | Joint Extraction of Entities and Relations Based ona Novel Decomposition Strategy | A Novel Hierarchical Binary Tagging Framework forJoint Extraction of Entities and Relations | Span-based Joint Entity and Relation Extraction withTransformer Pre-training | A General Framework for Information Extractionusing Dynamic Span Graphs |
ETL-span
该模型的抽取方案借鉴了 seq2seq 的概率图思路。在 seq2seq 解码器的解码过程是层次递归进行的的,其实际上是在建模
而对于信息抽取任务,三元组的抽取过程也能够转化为上述层次递归的方式进行抽取,对于三元组 (s, o, p),其抽取过程可以建模为:
即首先预测 s(主体),然后根据 s 来预测该 s 所对应的 o (客体)及 p(关系)。具体的抽取过程如下图所示,抽取过程的开始首先预测出句子中所有的主体,Trump和Queens。然后把每一个主体作为触发词,预测该主体对应的客体及关系。在训练阶段模型会从句子中随机选取一个主体来训练,通过多个epoch的训练达到遍历全部数据的目的。预测阶段会逐一遍历每一个主体,预测出每个主体对应的客体和关系。
由于抽取 主体以及抽取主体所对应的客体及关系的过程均是非唯一性的(存在实体及关系重叠问题),因此,作者采用了 MRC 中常用的指针网络的抽取方法,即仅抽取答案的开始和结束位置,且把预测开始和结束位置的任务转化为了预测每一个位置是否为开始位置或结束位置(将softmx换成sigmoid)。模型的整体结构如下图所示:
整个模型可以分为三大部分,第一部分Shared Encoder,是模型的编码层,将输入的每个字编码为字向量。第二部分HE Extractor使用Shared Encoder的结果抽取(s,o,p)三元组中的主体s,第三部分TER Extractor也使用Shared Encoder的结果作为输入,同时还要使用HE Extractor抽取出的s作为触发词,抽取o和p。模型的loss是HE Extractor和TER Extractor两部分的loss之和,通过共享参数的方式训练。
HE Extractor和TER Extractor都使用了HBT结构来抽取结果(这里的HBT结构和下文中提到的HBT模型之间没有关系),这个HBT结构由两个双向LSTM组成,分别用来预测目标实体的开始位置和结束位置,预测结束位置的LSTM会使用预测开始位置的LSTM的结果作为特征,通过增加约束来避免不合理的预测结果,比如预测的结束位置在开始位置前面。
HBT
该模型的论文指出,当前处理关系重叠得方法存在一系列问题,大部分模型都是先抽取出实体对,然后将关系视为要分配给实体对的离散标签。 这种表述使关系分类成为困难的机器学习问题。 例如,当在相同上下文中的同一实体参与多个(在某些情况下超过五个)有效关系(即重叠的三元组)时,分类器需要大量的监督学习才能确定上下文与关系的对应关系。
该模型设计了一种 Hierarchical Binary Tagging 的框架,这个框架将三元组的抽取任务建模为三个级别的问题,从而能够更好解决三元组重叠的问题。其核心观点就是不再将关系抽取的过程看作实体对的离散标签,而是将其看作两个实体的映射关系,即f(s,o)−>r,整个三元组的过程可以概括为:
-
抽取三元组中的 subject
-
针对每一个 fr(⋅),抽取其对应的 object
这种思想和上面的ETL-span模型的思想极为相似,HBT模型也是先抽取出主体,然后使用主体作为触发词来抽取主体对应的客体和关系。
模型的整体结构如上图所示,主要包括如下几个部分:
- BERT Encoder:通过 BERT 得到每个词的词表征,把BERT的输出当作词向量使用
- Subject Tagger:该部分用于识别所有可能的subject对象。其通过对每一个位置的编码结果用两个分类器(全连接层)进行分类,来判断其是否是实体的开始或结束位置,激活函数为 sigmoid,计算公式如下:
-
Relation-specific Object Taggers:针对每一个 subject,都需要对其进行之后的 object 进行预测。由图中可知,其与 Subject Tagger 基本一致,主要区别在于每一个关系类别独享一组 object 分类器,同时还要将subject作为特征和BERT词向量拼接后作为输入,计算公式如下:
4.2 其他经典模型
另外还有一些模型没有达到SOTA效果,但是其思路非常值得借鉴
模型 | DuIE_baseline | multi-head+AT | PASL | Multi-turn QA |
---|---|---|---|---|
模型结构 | 基于联合解码的联合模型 | 基于参数共享的联合模型 | 基于联合解码的联合模型 | 基于参数共享的联合模型 |
解码方式 | 指针网络 | 序列标注 | 序列标注 | 指针网络 |
论文 | 无 | Joint entity recognition and relation extraction as amulti-head selection problem | Joint Extraction of Entities and Overlapping Relations Using Position-Attentive Sequence Labeling | Entity-Relation Extraction as Multi-turn Question Answering |
DuIE_baseline
该模型是百度20年关系抽取比赛的baseline模型,采用了指针网络,联合解码的方法,统一了实体识别和关系分类两个过程。DuIE_baseline的结构很简单,使用Ernie作为编码层,对字级别token进行编码,解码层是一个全连接层,以Ernie字向量作为输入,输出一个多层label实现实体关系抽取。
该模型最大亮点是设计了一个简单而有效的标注框架,该框架使用token level 的多label分类,即每一个token对应多个label。假设一共存在R个关系,那label一共有(2*R+2)层,如果是subject中的第一个token,则标记为「B-S-关系名称」;如果是object中的第一个token,则标记为「B-O-关系名称」;其余的实体token标记为「I」,不隶属于实体的token标记为「O」;
如下图示例中的2个spo三元组,「王雪纯-配音-晴雯」和「王雪纯-配音-红楼梦」,存在两个关系「配音-人物」和「配音-作品」,对于subject「王雪纯」,「王」是一个复合标签,同时标记为「B-S-配音-作品」和「B-S-配音-人物」;其余的「雪」「纯」用「I」来标注;对于object「红楼梦」,「红」标注为「B-O-配音-作品」;其余的「楼」「梦」用「I」来标注;对于object「晴雯」,「晴」标注为「B-O-配音-人物」;其余的「雯」用「I」来标注。
Multi-turn QA
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2024/4/26 19:03:37 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/4/29 20:46:55 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/25 18:39:14 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/4/26 23:04:58 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/27 23:24:42 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/28 5:48:52 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/30 9:42:22 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/30 9:43:22 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/30 9:42:49 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57