摘要：论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D19-1498/ 代码地址：https://github.com/fenchri/edge-oriented-graph Background 这篇paper也是解决document-level relation extr
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摘要：1 替换隐藏数字得到的最晚时间 给你一个字符串 time ，格式为 hh:mm（小时：分钟），其中某几位数字被隐藏（用 ? 表示）。 有效的时间为 00:00 到 23:59 之间的所有时间，包括 00:00 和 23:59 。 替换 time 中隐藏的数字，返回你可以得到的最晚有效时间。 来源：力
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摘要：论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.04684 代码地址：未找到 这篇文章我参考的博客内容丰富又全面，我原文略读就够了，大部分理解来自各位博主链接我贴在下方。 Background 文档级关系抽取的难点在于：我们往往需要抽取的entity pair是span across
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摘要：代码地址：https://github.com/patverga/bran 今天下载这篇论文的代码，着实把我惊住了，工程量庞大，脚本文件太多看花眼，而且代码使用python2 写的，和我python3环境不搭。 先记录下调试过程中的坑。 Setup Environment Variables Fro
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摘要：原文链接：https://www.aclweb.org/anthology/N18-1080/ 代码链接：https://github.com/patverga/bran 对关系抽取过程中的Mentions同时采用Self-Attending 论文目的：解决常年被忽视的跨句关系抽取问题，重新考虑me
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摘要：论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/E17-1110.pdf Abstract 第一个提出了针对与句间关系的distant supervision方法 At the core of our approach is a graph representation
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摘要：给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。 来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring 示例 1： 输入：s = "babad"输出："bab"解释："aba" 同样是符合题意
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摘要：论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/Q17-1008.pdf 代码链接（theano）:https://github.com/VioletPeng/GraphLSTM_release In this paper, we explore a general re
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摘要：首先是对于下载下来的数据集进行初步处理将原数据集中的'<e1>','</e1>','<e2>'，'</e2>'标签替换为'ENT_1_START','ENT_2_END','ENT_2_START','ENT_2_END',处理过后生成json格式的文件： 1 def load_data(path)
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: s = "abca
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摘要：1 可以形成最大正方形的矩形数目 来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/number-of-rectangles-that-can-form-the-largest-square 给你一个数组 rectangles ，其中 rectan
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摘要：原文链接：https://www.aclweb.org/anthology/P16-2034/ 代码链接（Pytorch）：https://github.com/zhijing-jin/pytorch_RelationExtraction_AttentionBiLSTM 作者只使用了预训练词向量以及
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摘要：SemEval-2010 Task-8 官方文档：https://docs.google.com/document/d/1QO_CnmvNRnYwNWu1-QCAeR5ToQYkXUqFeAJbdEhsq7w/preview 数据集：https://github.com/CrazilyCode/Se
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摘要：原文链接：https://www.aclweb.org/anthology/P16-1123.pdf 代码实现：https://github.com/dgai91/pytorch-acnn-model 关系抽取中我们会遇到很多表达同一种关系的不同方式。这种具有挑战性的变异性在本质上可以是词汇的lex
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摘要：因为这篇文章采用LSTM+Attention设计了一个简单的关系抽取模型，我们只关注模型部分，其余数据处理与训练测试部分与https://www.cnblogs.com/Harukaze/p/14253446.html这篇文章的代码类似不做过多介绍。 底层LSTM模型以及embedding的设置：
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摘要：论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D17-1004.pdf 代码地址：https://github.com/yuhaozhang/tacred-relation （原作者） https://github.com/onehaitao/PA-LSTM-relat
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/most-stones-removed-with-same-row-or-column n 块石头放置在二维平面中的一些整数坐标点上。每个坐标点上最多只能有一块石头。 如果一块石头的 同行或者同列
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摘要：https://www.cnblogs.com/Harukaze/p/14266380.html接上篇文章，详细介绍作者的模型部分。 1 trainer = GCNTrainer(opt, emb_matrix=emb_matrix)#初次训练模型 2 3 trainer = GCNTrainer(
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摘要：主要介绍GCN-Tree模型中依存树的内容。论文中使用的工具来自Standford Parser。 https://www.xfyun.cn/services/semanticDependence 讯飞中文分词平台 http://nlp.stanford.edu:8080/parser/ 这是可以体
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/redundant-connection 在本问题中, 树指的是一个连通且无环的无向图。 输入一个图，该图由一个有着N个节点 (节点值不重复1, 2, ..., N) 的树及一条附加的边构成。附加的
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摘要：Training To train a graph convolutional neural network (GCN) model, run: 1 bash train_gcn.sh 0 2 3 SAVE_ID=$1 4 python train.py --id $SAVE_ID --seed 0
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/decode-xored-array 第一题：解码异或后的数组（3分） 未知 整数数组 arr 由 n 个非负整数组成。 经编码后变为长度为 n - 1 的另一个整数数组 encoded ，其中 e
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摘要：First, download and unzip GloVe vectors from the Stanford NLP group website, with: chmod +x download.sh; ./download.sh 命令chomd+x,使download.sh文件有执行权限 使
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成
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摘要：runed adj 被修剪得 论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/D18-1244/ 代码地址：https://github.com/qipeng/gcn-over-pruned-trees Abstract 依存树可以帮助关系抽取模型捕捉单词之间的长距离关系
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/rotate-array 给定一个数组，将数组中的元素向右移动 k 个位置，其中 k 是非负数。 示例 1: 输入: [1,2,3,4,5,6,7] 和 k = 3输出: [5,6,7,1,2,3,
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摘要：论文地址：https://arxiv.org/pdf/1601.00770.pdf 代码地址(TensorFlow)：https://github.com/Sshanu/Relation-Classification-using-Bidirectional-LSTM-Tree 这篇论文应该算是利用神
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/candy 老师想给孩子们分发糖果，有 N 个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。 你需要按照以下要求，帮助老师给这些孩子分发糖果： 每个孩子至少分配到 1 个糖果。评分更
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/is-unique-lcci 实现一个算法，确定一个字符串 s 的所有字符是否全都不同。 示例 1： 输入: s = "leetcode"输出: false 示例 2： 输入: s = "abc"输
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摘要：这篇并不是我阅读的这篇文章的代码，https://www.cnblogs.com/Harukaze/p/14242000.html 而是在文档级关系抽取中使用Context-Aware机制的一个实例，代码如下： 1 class ContextAware(nn.Module): 2 def __ini
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摘要：上篇文档关系抽取的论文，有ContextAware模型，通过查看代码发现是LSTM+Attention的模型，来阅读原文学习。 原文链接：https://www.aclweb.org/anthology/D17-1188.pdf Abstract 我们证明，对于句子级的关系抽取，在预测目标关系时考虑
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-number-of-vowels-in-a-substring-of-given-length 给你字符串 s 和整数 k 。 请返回字符串 s 中长度为 k 的单个子字符串中可能包
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摘要：因为研究方向为关系抽取，所以在文本的处理方面，一维卷积方法是很有必要掌握的，简单介绍下加深学习印象。 Pytorch官方参数说明： Conv1d class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, paddi
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/arithmetic-slices-ii-subsequence 如果一个数列至少有三个元素，并且任意两个相邻元素之差相同，则称该数列为等差数列。 例如，以下数列为等差数列: 1, 3, 5, 7,
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摘要：先附上张玉腾大佬的内容，我觉得说的非常明白，原文阅读链接我放在下面，方面大家查看。 LSTM的输入与输出： output保存了最后一层，每个time step的输出h，如果是双向LSTM，每个time step的输出h = [h正向, h逆向] (同一个time step的正向和逆向的h连接起来)。
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摘要：来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-inorder-and-postorder-traversal 根据一棵树的中序遍历与后序遍历构造二叉树。 注意:你可以假设树中没有重复的元素。
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