RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction

默认分支 master · commit 17bb6ef1 · 扫描时间 2026/5/22 21:53:20

星标 1,231 · Fork 270

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
22 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
1 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
spaCy
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. spaCy · 被推荐 1 次
  2. NLTK · 被推荐 1 次
  3. Hugging Face Transformers · 被推荐 1 次
  4. flair · 被推荐 1 次
  5. Stanford CoreNLP · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to extract structured knowledge triples from unstructured text using a pipeline approach?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. spaCy
    2. NLTK
    3. Hugging Face Transformers
    4. flair
    5. Stanford CoreNLP
    6. OpenNRE
    7. SetFit
    8. neuralcoref
    9. huggingface/neuralcoref

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a framework for schema-guided entity and relation extraction from natural language sentences.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenNRE (thunlp/OpenNRE)
    2. SpaCy (explosion/spaCy)
    3. AllenNLP (allenai/allennlp)
    4. Haystack (deepset-ai/haystack)
    5. SetFit (huggingface/setfit)
    6. Stanford CoreNLP (stanfordnlp/CoreNLP)

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction?
    pass
    AI 未点名 yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction.svg)](https://repogeo.com/zh/r/yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction)
HTML
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  • 优先行动项8，轻量 3