11 2019 档案
ACL2019: 《GraphRel: Modeling Text as Relational Graphs for Joint Entity and Relation Extraction》源码解析
摘要:论文地址:《GraphRel: Modeling Text as Relational Graphs for Joint Entity and Relation Extraction》 GitHub地址:GraphRel 提出一种端到端关系抽取模型GraphRel,该模型利用图卷积网络(GCNs)来
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摘要:用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 代码地址为:pytorch-imdb-classification 欢迎star~ 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库、
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摘要:代码如下: 1 class Solution { 2 public: 3 // record[row] 该行对应的列 4 vector<vector<string> > ans; // 结果集 5 vector<vector<string>> solveNQueens(int n) { 6 stri
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摘要:论文地址为:Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale github地址:CogQA 背景 假设你手边有一个维基百科的搜索引擎,可以用来获取实体对应的文本段落,那么如何来回答下面这个复杂的问题呢? “谁是某部在2003年取
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