中文知识图谱问答 CCKS2019 CKBQA - 参赛总结
- 调研时间:2019.06.05~2019.06.19
- 参赛时间:2019.06.28~2019.07.25
中文知识图谱问答(从0到0.6+)
- Chinese Knowledge Base Question Answering(CKBQA)
一、任务
1、任务定义
什么是知识库?
- 一条条知识,而把大量的知识汇聚起来就成了知识库。
ex1:奥巴马出生在火奴鲁鲁
ex2:姚明是中国人
ex3:谢霆锋的爸爸是谢贤
- 知识来源:维基百科、百度百科等百科全书
- 特点:非结构化的自然语言、不适合计算机去处理
- 三元组(triple)(为了方便计算机的处理和理解,需要更加形式化、简洁化的方式去表示知识)
- ex1:奥巴马出生在火奴鲁鲁 --> (奥巴马,出生地,火奴鲁鲁)
- (主语,谓语,宾语)subject predicate object
- (实体,属性,属性值)entity attribute value
- (头实体,关系,尾实体)head_entity relation tail_entity
- 进一步,把实体看作是结点,把关系看作是一条边,包含大量三元组的知识库就构成了一个庞大的知识图谱
什么是知识库问答?
- 基于知识库问答(knowledge base question answering, KBQA)
- 即,给定自然语言问题,通过对问题进行语义理解和解析,进而利用知识库进行查询、推理得出答案。
- 按应用领域划分:开放领域(百科知识问答等)和特定领域(金融、医疗、宗教、客服等)
- 评价指标:召回率、精确率、F1值、MRR(平均倒数排序)
- 两大关键技术
- 【实体链指】:将问句中的实体名字链接到知识库中特定的实体上,涉及到实体识别和实体消歧。
- 【关系抽取】:将问句中的实体关系抽取出来,涉及到词性标注、词法句法分析、关系分类等。
- 举个栗子:姚明的老婆是什么星座?
- (姚明,妻子,叶莉)–>(叶莉,星座,天蝎)
CCKS2019CKBQA定义
- 基于中文知识图谱的自然语言问答,简称 CKBQA
(Chinese Knowledge Base Question Answering) - 即输入一句中文问题,问答系统从给定知识库中选择若干实体或属性值作为该问题的答案。
- 问题均为客观事实型,不包含主观因素。
- 理解并回答问题的过程中可能需要进行实体识别、关系抽取、语义解析等子任务。
- 这些子任务的训练可以使用额外的资源,但是最终的答案必须来自给定的知识库。
2、相关评测
简单问题:NLPCC 2015-2018
(对应单元组查询)
- NLPCC2015 评测:Open Domain Question Answering
- NLPCC2016 评测:Open Domain Chinese Question Answering
- NLPCC2017 评测:Open Domain Question Answering
- NLPCC2018 评测:Open Domain Question Answering
复杂问题:CCKS 2018-2019
(对应多元组查询)
- CCKS2018 评测 任务四:开放领域的中文问答任务,CCKS2018 COQA 比赛平台
- CCKS2019 评测 任务六:中文知识图谱问答,CCKS2019 CKBQA 比赛平台,PKU BASE的在线查询终端:gStore,SPARQL语法规则
3、相关数据
训练集
NLPCC 2016(14609条)2016、2018测试集答案
<question id=1> 《机械设计基础》这本书的作者是谁?
<answer id=1> 杨可桢,程光蕴,李仲生
==================================================
<question id=2> 《高等数学》是哪个出版社出版的?
<answer id=2> 武汉大学出版社
==================================================
CCKS 2019 (2298条)
q1:莫妮卡·贝鲁奇的代表作?
select ?x where { <莫妮卡·贝鲁奇> <代表作品> ?x. }
<西西里的美丽传说>q2:《湖上草》是谁的诗?
select ?x where { ?x <主要作品> <湖上草>. }
<柳如是_(明末"秦淮八艳"之一)>
知识库
NLPCC 2016 知识库网盘
- 三元组(43063796条)
空气干燥 ||| 别名 ||| 空气干燥
空气干燥 ||| 中文名 ||| 空气干燥
空气干燥 ||| 外文名 ||| air drying
空气干燥 ||| 形式 ||| 两个
空气干燥 ||| 作用 ||| 将空气中的水份去除
- 提及-实体(7623034条)
空气 干燥 ||| 空气干燥
air drying ||| 空气干燥 氧化结膜干燥
罗育德 ||| 罗育德
鳞 ||| 鳞 公子鳞
squama ||| 鳞 鳞片
CCKS 2019 知识库网盘,密码:hcu8 开放领域问答的数据+金融领域问答数据 (1/4)
- 三元组(41009142条):由<>括起的为实体,由""括起的为文本值
<美国奥可斯(香港)国际控股集团> <公司名称> "美国奥可斯(香港)国际控股集团有限公司" .
<美国奥可斯(香港)国际控股集团> <成立时间> "2007-06-28" .
<美国奥可斯(香港)国际控股集团> <经营范围> <培训> .
<美国奥可斯(香港)国际控股集团> <经营范围> <影视> .
<美国奥可斯(香港)国际控股集团> <公司口号> "品牌立业,质量最好" .
- 提及 + 实体 + order(13930118条):可以用来辅助选手进行实体链接
献陵 献陵_(唐高祖李渊陵墓) 1
献陵 明献陵 2
献陵 献陵_(朝鲜太宗献陵) 3
佛罗伦萨 佛罗伦萨_(意大利托斯卡纳大区首府) 1
佛罗伦萨 佛罗伦萨足球俱乐部 2
- 实体 + 类型 + 值(25182628条):可以用于检查问题类型和答案类型
<美国奥可斯(香港)国际控股集团> <类型> <文学作品> .
<美国奥可斯(香港)国际控股集团> <类型> <文化> .
<寻美中国> <类型> <品牌> .
<青春是我和你一杯酒的深> <类型> <文学作品> .
<青春是我和你一杯酒的深> <类型> <网络小说> .
4、相关工作
- NLPCC2015 第1名评测论文 [1]
- NLPCC2016 第1-4名评测论文 [2-5]
- NLPCC2017 第1-2名评测论文 + 会议论文 [6-8]
- NLPCC2018 第1名评测论文 [9]
- CCKS2018 第1-3名评测论文 [10-12]
- CCKS2019 第1-4名评测论文 [13-16]
二、方法
1、创建数据库
- 图数据库:NEO4J、JENA、gStore(Linux)
- 关系数据库:MySQL(ours)、PostgreSQL
- 注意:
统计字段长度
检查数据正误
设置主键:id 自增
创建索引
设置编码:utf8mb4
设置引擎:Innodb
建立访客用户
Python - pymysql
2、创建训练数据
分类单多跳问句(二分类)
- 单跳:
SPARQL 只出现一个三元组
q1:莫妮卡·贝鲁奇的代表作?
select ?x where { <莫妮卡·贝鲁奇> <代表作品> ?x. }
<西西里的美丽传说>
- 双跳:
SPARQL 出现两个以上三元组
q616:红豆的演唱者出生在?
select ?y where { ?x <代表作品> <红豆_(王菲演唱歌曲)>. ?x <出生地> ?y. }
<东城区_(北京市东城区)>
分类链式问句(二分类)
- 链式:
SPARQL 多个三元组呈递进关系,x->y->z,非交集关系
q894:纳兰性德的父亲担任过什么官职?
select ?y where { <纳兰性德> <父亲> ?x. ?x <主要职位> ?y. }
"武英殿大学士" "太子太傅"q554:宗馥莉任董事长的公司的公司口号是?
select ?y where { ?x <董事长> <宗馥莉>. ?x <公司口号> ?y. }
"win happy health,娃哈哈就在你身边"
主谓宾分类(三分类)
- 问句的答案对应三元组里面的主语,spo=0
q70:《悼李夫人赋》是谁的作品?
select ?x where { ?x <代表作品> <悼李夫人赋>. }
<汉武帝_(汉朝皇帝)>
- 问句的答案对应三元组里面的谓语,spo=1
q506:林徽因和梁思成是什么关系?
select ?x where { <林徽因_(中国建筑师、诗人、作家)> ?x <梁思成>. }
<丈夫>
- 问句的答案对应三元组里面的宾语,spo=2
q458:天津大学的现任校长是谁?
select ?x where { <天津大学> <现任校长> ?x . }
<李家俊_(天津市委委员,天津大学校长)>
实体提及识别(NER序列标注)
- 根据训练语料的SPARQL语句,查找实体的提及,反向构建训练数据
q1408:电影《怦然心动》的主要演员?
select ?x where { <怦然心动_(美国2010年罗伯·莱纳执导电影)> <主演> ?x. }
<艾丹·奎因> <玛德琳·卡罗尔> <卡兰·麦克奥利菲> <约翰·玛哈尼> <摩根·莉莉>电 O
影 O
《 O
怦 B-LOC
然 I-LOC
心 I-LOC
动 I-LOC
》 O
的 O
主 O
要 O
演 O
员 O
? O
关系抽取(语义相似度计算,二分类)
- 查找实体的关系中与问句最相近的关系
- 一个正例,再从对应实体的关系中随机抽取5个作为负例
q267:里奥·梅西的生日是什么时候?
select ?x where { <里奥·梅西_(阿根廷足球运动员)> <出生日期> ?x . }
"1987-06-24"里奥·梅西的生日是什么时候? 出生日期 1
里奥·梅西的生日是什么时候? 妻子 0
里奥·梅西的生日是什么时候? 所属运动队 0
里奥·梅西的生日是什么时候? 中文名 0
里奥·梅西的生日是什么时候? 类型 0
里奥·梅西的生日是什么时候? 外文名 0
实体链接(二分类)
- 查找问句中实体提及对应的唯一实体
- 6个特征:order、提及初始分、问题和提及字符匹配度、问题和实体语义相似度、问题和实体字符匹配度、问题和实体关系的最大相似度 --> 标签
q2035:张三丰创立了什么门派?
select ?x where { <张三丰_(武侠小说人物)> <荣誉> ?x . }
"创立武当派"张三丰创立了什么门派? <张三丰_(南宋至明初道士)> 1.0 1.0 0.43 0.15978466 0.6 0.99257445 0
张三丰创立了什么门派? <张三丰_(武侠小说人物)> 0.9 1.0 0.43 0.97132427 0.58 0.99660385 1
张三丰创立了什么门派? <张三丰_(桌游《英雄杀》中的英雄之一)> 0.8 1.0 0.43 0.920861 0.38 0.0007164952 0
纠正错误标注
- 由于时间问题只纠正了一部分
- 实体中含多余空格:q10、q149、q490、q559、q723、q1191
- 多个三元组未以’.’分割:q65
- 实体标注错误:q124、q300、q422、q432、q449、q1699
- 关系标注错误:q381
q10:北京奥运会的口号是什么?
select ?x where { <2008年北京奥运会 > <口号> ?x. }
"同一个世界,同一个梦想"
修正:
select ?x where { <2008年北京奥运会> <口号> ?x. }q124:吉野家创建于什么时候?
select ?x where { <吉野家> <创始时间> ?x. }
"1899"
修正:
select ?x where { <吉野家_(日本牛肉饭店)> <创始时间> ?x. }
3、训练模型
- 分类单多跳问句(二分类:BERT 做单句子分类)acc=89.13%
# acc低的原因:以下问题实则单跳可以解决
q542:xidada是哪里毕业的?
select ?y where { ?x <别名> "xidada" . ?x <毕业院校> ?y . }
"清华大学"q1560:小马哥有哪些主要成就?
select ?y where { ?x <别名>"小马哥". ?x <主要成就> ?y. }
"改变中国SNS现状" "1998年创立 腾讯公司" "腾讯慈善基金会"q1574:xidada什么时候入党?
select ?y where { ?x <别名> "xidada". ?x <入党时间> ?y . }
"1974"
- 分类链式问句(二分类:BERT 做单句子分类)acc=96.15%
- 主谓宾分类(三分类:BERT 做单句子分类)acc=91.63%
- 实体提及识别(NER序列标注:BERT+BiLSTM+CRF 的 NER 模型)
评价指标:召回率 Recall
只使用单跳数据,初始结果 87.28%
改进:
去除提及的书名号和双引号,结果 89.47%,但只能识别0~1个实体提及
加入单多跳所有数据,模型测试结果 88.24%,可以识别出多个提及
- 关系抽取(语义相似度计算,二分类:BERT 做句子对分类)
单跳数据初始结果83.7%,mask掉实体提及81.06%,
最终模型是混合 nlpcc2016 和 ccks2019 的所有数据
改进:
nlpcc2016数据负例是从关系全集中抽取的,
改成ccks2019从对应实体的所有候选关系中抽取
- 实体链接(二分类:xgboost 做分类)
正例结果acc:89.15%,按概率分布评价acc:97.34%
改进1:
提及得分:order、1/order、提及初始分、实体长度、实体长度占问题长度比
实体得分:问题和实体的语义相似度、问题和实体后缀的语义相似度、问题和实体后缀的杰卡德系数
关系得分:问题和实体关系的最大相似度,问题和实体关系的最大杰卡德系数
正例结果acc:98.90%,按概率分布评价acc:99.13%,初赛最后一天实现,复赛未能派上用场,很遗憾。改进2:
查找所有候选实体,提及左右进行扩展或删减,外加百度百科搜索
实体链接后还是没找到实体,采用暴力搜索,逐个字符匹配
若识别出多个提及,则实体链接也对应多个,但链式问题搜索答案时只使用得分最高的
4、预测数据
- 实体提及识别要考虑问句中出现的空格问题
{"id": "q1", "question": "\"成败一知己,生死两妇人\"所说的人物有什么重大成就?", "hop": "1", "spo": "2", "chain": "1", "mention_list": ["成败一知己,生死两妇人"]}
{"id": "q2", "question": "葬于茂陵的皇帝在位于哪段时间?", "hop": "1", "spo": "0", "chain": "1", "mention_list": ["茂陵", "皇帝"]}
{"id": "q3", "question": "\"光武中兴\"说的是哪位皇帝?", "hop": "0", "spo": "0", "chain": "0", "mention_list": ["光武中兴"]}
5、搜索答案
- 注释
hop=0 表示是单跳问题(如:姚明的女儿是谁?),hop=1 表示是多跳问题(单跳问题仅需一个三元组,多跳需两个以上)
spo=0 表示已知谓宾求主语,spo=1 表示已知主宾求谓语,spo=2表示已知主谓求宾语(如:姚明的女儿是谁?)
chain=0 表示非链式问题,chain= 表示链式问题(如:姚明的女儿的年龄是多少?)
ner 表示用NER模型识别出问句中的实体提及(如:姚明的女儿是谁? 提及:姚明)
Entity Linking 表示实体链指,找出提及对应的实体(如:姚明的女儿是谁? 实体:<姚明_(中职联公司董事长兼总经理)>)
Relation Extraction 表示关系抽取,找出问题中关系(如:姚明的女儿是谁? 关系:<女儿>)
- 详细介绍
step1:先对问题进行分类(判断是否单多跳、是否主谓宾、是否链式)和提及识别;
step2:根据识别到的提及,进行左右扩展或删减,搜索所有的候选实体,根据一组特征对候选实体打分排序(实体链接模型),取top1;
step3:根据spo值,搜索实体对应的所有关系,与当前问题计算语义相似度(关系抽取模型),取top1,搜索数据库得到统一单跳问题的求解;
step4:如果是链式且是多跳问题,将step3得到的答案作为实体再进行一遍step3,得到多跳链式问题的求解;
step5:如果是非链式且识别到多个实体,对每个实体搜索数据库,查询对应的所有候选三元组,然后求交集,得到多跳多实体问题的求解。
三、总结
- 参加完CCKS2019评测会议后再补充 。。。。。。
本方法暂时没有开源的打算 … …
四、参考文献
- [1] NLPCC2015 1st Ye Z, Jia Z, Yang Y, et al. Research on open domain question answering system[M]//Natural Language Processing and Chinese Computing. Springer, Cham, 2015: 527-540.
- [2] NLPCC2016 1st Lai Y, Lin Y, Chen J, et al. Open domain question answering system based on knowledge base[M]//Natural Language Understanding and Intelligent Applications. Springer, Cham, 2016: 722-733.
- [3] NLPCC2016 2nd Yang F, Gan L, Li A, et al. Combining deep learning with information retrieval for question answering[M]//Natural Language Understanding and Intelligent Applications. Springer, Cham, 2016: 917-925.
- [4] NLPCC2016 3rd Xie Z, Zeng Z, Zhou G, et al. Knowledge base question answering based on deep learning models[M]//Natural Language Understanding and Intelligent Applications. Springer, Cham, 2016: 300-311.
- [5] NLPCC2016 4th Wang L, Zhang Y, Liu T. A deep learning approach for question answering over knowledge base[M]//Natural Language Understanding and Intelligent Applications. Springer, Cham, 2016: 885-892.
- [6] NLPCC2017 1st Lai Y, Jia Y, Lin Y, et al. A Chinese question answering system for single-relation factoid questions[C]//National CCF Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing. Springer, Cham, 2017: 124-135.
- [7] NLPCC2017 2nd Zhang H, Zhu M, Wang H. A Retrieval-Based Matching Approach to Open Domain Knowledge-Based Question Answering[C]//National CCF Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing. Springer, Cham, 2017: 701-711.
- [8] NLPCC2017 会议 周博通, 孙承杰, 林磊, et al. 基于LSTM的大规模知识库自动问答[J]. 北京大学学报:自然科学版, 2018.
- [9] NLPCC2018 1st Ni H, Lin L, Xu G. A Relateness-Based Ranking Method for Knowledge-Based Question Answering[C]//CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing. Springer, Cham, 2018: 393-400.
- [10] CCKS2018 1st A QA Search Algorithm based on the Fusion Integration of Text Similarity and Graph Computation
- [11] CCKS2018 2nd A Joint Model of Entity Linking and Predicate Recognition for Knowledge Base Question Answering
- [12] CCKS2018 3rd Semantic Parsing for Multiple-relation Chinese Question Answering
- [13] CCKS2019 1st 混合语义相似度的中文知识图谱问答系统
- [14] CCKS2019 2nd Combining Neural Network Models with Rules for Chinese Knowledge Base Question Answering
- [15] CCKS2019 3rd Multi-Module System for Open Domain Chinese Question Answering over Knowledge Base
- [16] CCKS2019 4th DUTIR中文开放域知识库问答评测报告
五、相关博客
- 基于知识图谱的问答系统入门之—NLPCC2016KBQA数据集 【代码未公开】发布于 2019-01-02,编辑于 2019-05-29
- 问答QA(二)基于BERT的知识库问答实战,Github:bert-kbqa-NLPCC2017 2019年03月09日 00:12:35
- 基于BERT的KBQA探索-知乎,基于BERT的KBQA探索-CSDN,Github:KBQA-BERT 代码有点像上面的 发布于 2019-04-19,编辑于 2019-07-03
- NLPCC2016 KBQA 1st 方案
- CCKS2018 CKBQA 1st 方案
- 自由讨论 | KBQA从入门到放弃—入门篇
- KBQA从入门到放弃 - Part 2 | 每周话题精选 #09
- KBQA 知识库问答领域研究综述(未完待续。。)
- 基于知识库的问答:seq2seq模型实践
- KBQA 个人总结
- 揭开知识库问答KB-QA的面纱0·导读篇
- 知识图谱问答总结
- 肖仰华 | 基于知识图谱的问答系统
- 基于知识图谱的问答系统(KBQA)
- 各类QA问答系统的总结与技术实现(持续更新)
- 知识图谱入门 (九)知识问答
- KBQA: 基于开放域知识库上的QA系统 | 每周一起读
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2024/4/12 1:56:37 - 在python2的环境下用supervisor来运行python3的web项目
安装配置什么的就不说了教程很多服务器是python2的(因为supervisor不支持python3) 项目是python3的,靠virtualenv来创建的虚拟环境。(项目名称AAA吧) 在服务器安装好supervisor之后 先通过下面的语句生成配置文件(路径就是项目的根目录下,或者任意的地方,前提是下次…...
2024/4/19 14:28:02 - C语言嵌入式系统编程之软件架构篇
模块划分模块划分的“划”是规划的意思,意指怎样合理的将一个很大的软件划分为一系列功能独立的部分合作完成系统的需求。C语言作为一种结构化的程序设计语言,在模块的划分上主要依据功能(依功能进行划分在面向对象设计中成为一个错误,牛顿定律遇到了相对论),C语言模块化…...
2024/4/18 13:30:39 - 致命的HeaderTempate,导致ItemDataBound中e.Item.FindControl失效(修正)
我们在使用DataList时常常用到ItemDataBound事件,但是这次我在使用中e.Item.FindControl失效了,在DataList中放置的一个HyperLink控件,通过e.Item.FindControl怎么也找不到了,我查看代码,没有错误,最后才发现只要在HTML部分含有<HeaderTemplate></HeaderTemplat…...
2024/4/18 13:28:32
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- DaVinci Resolve Studio 19(达芬奇19调色剪辑)win/mac激活版
DaVinci Resolve Studio是一个结合专业的8k 编辑,颜色混合,视觉效果和音频后期制作的软件。只需点击一下,你就可以立即在编辑、混音、特效和音频流之间切换。此外,达芬奇解决(达芬奇)是一个多用户协作的解决方案,使编辑…...
2024/4/26 22:52:35 - 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法
在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言,在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下: w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...
2024/3/20 10:50:27 - gateway的授权思考
gateway的授权思考 1、看了一下若依的cloud项目。 登录:是传将authoration 这个token和当前用户绑定,然后放在redis.在登录的时候,也将相关的信息,比如校验了一下。不通过就不通过。 Override public OAuth2ClientDO validOAuth…...
2024/4/18 9:49:35 - 蓝桥杯第十五届抱佛脚(十)贪心算法
蓝桥杯第十五届抱佛脚(十)贪心算法 贪心算法基本概念 贪心算法是一种在算法设计中常用的方法,它在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。 贪…...
2024/4/19 0:49:59 - 【Easy云盘 | 第十三篇】分享模块(获取目录信息、获取文件信息、创建下载链接)
文章目录 4.4.7获取目录信息4.4.8获取文件信息4.4.9创建下载链接 4.4.7获取目录信息 明天做 4.4.8获取文件信息 明天做 4.4.9创建下载链接 明天做...
2024/4/26 15:10:14 - 【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整
原标题:【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整昨日美国方面公布了新一期的核心PCE物价指数数据,同比增长1.6%,低于前值和预期值的1.7%,距离美联储的通胀目标2%继续走低,通胀压力较低,且此前美国一季度GDP初值中的消费部分下滑明显,因此市场对美联储后续更可能降息的政策…...
2024/4/26 18:09:39 - 【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整
原标题:【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整本周国际劳动节,我们喜迎四天假期,但是整个金融市场确实流动性充沛,大事频发,各个商品波动剧烈。美国方面,在本周四凌晨公布5月份的利率决议和新闻发布会,维持联邦基金利率在2.25%-2.50%不变,符合市场预期。同时美联储…...
2024/4/26 20:12:18 - 【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响
原标题:【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响在刚结束的周五,美国方面公布了新一期的非农就业数据,大幅好于前值和预期,新增就业重新回到20万以上。具体数据: 美国4月非农就业人口变动 26.3万人,预期 19万人,前值 19.6万人。 美国4月失业率 3.6%,预期 3.8%,前值 3…...
2024/4/25 18:38:39 - 【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌
原标题:【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌周三清晨公布美国当周API原油库存数据,上周原油库存增加281万桶至4.692亿桶,增幅超过预期的74.4万桶。且有消息人士称,沙特阿美据悉将于6月向亚洲炼油厂额外出售更多原油,印度炼油商预计将每日获得至多20万桶的额外原油供…...
2024/4/25 18:39:23 - 【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势
原标题:【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升,避险资金回流日元有关,也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期,日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策,但这符…...
2024/4/25 18:39:22 - 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响
原标题:【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温,导致市场担忧影响原油供给,油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露,沙特6月石油出口料将低于700万桶/日,沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”,沙特将满…...
2024/4/25 18:39:22 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题:【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议,昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告,伊朗外长昨日回应称,欧洲国家履行它们的义务,伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/4/26 21:56:58 - 【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡
原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/4/25 16:48:44 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试
原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...
2024/4/26 16:00:35 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破
原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...
2024/4/25 18:39:16 - 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温
原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/25 18:39:16 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势
原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
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…...
2024/4/26 22:01:59 - 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…...
2024/4/25 18:39:12 - 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…...
2024/4/25 2:10:52 - 「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…...
2024/4/25 18:39:00 - 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…...
2024/4/26 19:46:12 - 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」。 …...
2024/4/25 18:38:58 - 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…...
2024/4/25 18:38:57 - 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