Harukaze

[论文阅读]Learning to Prune Dependency Trees with Rethinking for Neural Relation Extraction[ACL2021]

摘要：论文地址：https://aclanthology.org/2020.coling-main.341/ 代码地址：数据集：TACRED，SemEval 本文提出了一种新的体系结构，称为动态剪枝图卷积网络（DP-GCN），该网络以端到端的方式学习通过重新思考来剪枝依赖树。在DP-GCN的每一层中，我阅读全文

posted @ 2022-01-30 16:46 Harukaze 阅读(451) 评论(0) 推荐(0)

[论文阅读]Three Sentences Are All Y ou Need: Local Path Enhanced Document Relation Extraction

摘要：论文地址：https://arxiv.org/abs/2106.01793 代码地址：https://github.com/AndrewZhe/Three-Sentences-Are-All-You-Need 数据集：DocRED，CDR，GDA 问题：对于文档级关系抽取，给定一个实体对，需要多少句阅读全文

posted @ 2022-01-30 12:09 Harukaze 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)

[论文阅读]Dependency-driven Relation Extraction with Attentive Graph Convolutional Networks[ACL2021]

摘要：论文地址：https://aclanthology.org/2021.acl-long.344/ 代码地址：https://github.com/cuhksz-nlp/RE-AGCN 依赖关系标注工具：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/ ACE2005处理参阅读全文

posted @ 2022-01-25 17:35 Harukaze 阅读(508) 评论(0) 推荐(0)

[论文阅读]UNIRE: A Unified Label Space for Entity Relation Extraction[ACL2021]

摘要：论文地址：https://aclanthology.org/2021.acl-long.19/ 代码地址：https://github.com/Receiling/UniRE 关键模型：LSTM,BERT,ALBERT,SciBERT 数据集：作者认为实体与关系联合处理会比较好，设计了统一的标签空阅读全文

posted @ 2022-01-23 17:15 Harukaze 阅读(378) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】A lexicon-based graph neural network for Chinese NER[2019EMNLP]

摘要：论文地址：https://aclanthology.org/D19-1096.pdf 代码地址：https://github.com/RowitZou/LGN Abstract 将递归神经网络（RNN）用于中文命名实体识别（NER），实现了对字符和单词信息的顺序跟踪，取得了很大的成功。然而，链结构的阅读全文

posted @ 2021-12-18 18:00 Harukaze 阅读(542) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer[ACL2020]

摘要：论文地址：https://aclanthology.org/2020.acl-main.611.pdf 代码地址：https://github.com/LeeSureman/Flat-Lattice-Transformer Abstract 近年来，character-word lattice结构被阅读全文

posted @ 2021-12-15 16:46 Harukaze 阅读(645) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Wikipedia用た本の有現出デタッの築を用いた日本語の固有表現抽出のデータセットの構築[言語処理学会第27回年次大会(NLP2021)]

摘要：论文地址：https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2021/pdf_dir/P2-7.pdf 数据集地址：https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset 1 .前言固有表示提取(识别阅读全文

posted @ 2021-11-27 15:52 Harukaze 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Directional Skip-Gram: Explicitly Distinguishing Left and Right Context for Word Embeddings[NAACL2018]

摘要：腾讯AI实验室训练的词向量产物论文地址：https://aclanthology.org/N18-2028.pdf 大规模中文词嵌入下载地址：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/en/embedding.html Abstract 在本文中，我们提出了方向跳跃图（DS 阅读全文

posted @ 2021-11-19 21:12 Harukaze 阅读(1004) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Joint_Self-Attention_and_Multi-Embeddings_for_Chinese_Named_Entity_Recognition[BigCom2020]

摘要：论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9160451 代码地址： Abstract 命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项基本任务，但由于汉语的特殊性和复杂性，在汉语中的命名实体识别仍具有较大的挑战阅读全文

posted @ 2021-11-12 21:53 Harukaze 阅读(221) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Exploiting Multiple Embeddings for Chinese Named Entity Recognition[ACM2019]

摘要：论文地址：https://arxiv.org/pdf/1908.10657.pdf 代码地址(Keras)：https://github.com/WHUIR/ME-CNER ABSTRACT 识别文本中提到的命名实体将丰富下游级别的许多语义应用程序。然而，由于微博中主要使用口语，与正式中文语料库中的阅读全文

posted @ 2021-11-11 18:00 Harukaze 阅读(551) 评论(0) 推荐(0)