摘要: 方法:格对齐注意力网络(LAN) 旨在对词-字符格结构上的密集交互进行建模,以增强字符表示。 首先,应用软词典特征策略构建词-字符格结构,然后得到了字符和词序列的固定维度表示。 接着,利用格对齐注意力来显示地模拟不同特征空间之间的密集交互。 最后,应用条件随机场(CRF)和关系分类器来执行NLP任务 阅读全文
posted @ 2024-07-24 13:42 Barn 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)
摘要: github代码:http://github.com/DianboWork/SPN4RE 目的 从本质上讲,句子中提到的关系三元组是集合的形式,它没有元素之间的内在顺序,并表现出排列不变的特征。(多个三元组的抽取顺序,对抽取结果没有影响) 然而,以前基于 seq2seq 的模型需要事先使用一些启发式 阅读全文
posted @ 2024-07-15 17:05 Barn 阅读(235) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Xu J, Wen J, Sun X, et al. A discourse-level named entity recognition and relation extraction dataset for chinese literature text[J]. arXiv preprint a 阅读全文
posted @ 2024-07-15 15:44 Barn 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Liu Y, Huang L, Giunchiglia F, et al. Improved graph contrastive learning for short text classification[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Arti 阅读全文
posted @ 2024-06-18 17:43 Barn 阅读(252) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 打开设置 当pycharm中已存在该python解释器时:选择项目:*** - python解释器 - 全部显示 - 选择所需的解释器 当pycharm中不存在该python解释器时 (1)选择项目:*** - python解释器 - 添加解释器 - 添加本地解释器 (2)选择conda环境 - 使 阅读全文
posted @ 2024-06-17 11:37 Barn 阅读(546) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Li Z, Ding N, Liu Z, et al. Chinese relation extraction with multi-grained information and external linguistic knowledge[C]//Proceedings of the 57th A 阅读全文
posted @ 2024-06-17 11:07 Barn 阅读(118) 评论(0) 推荐(0)
摘要: fasttext的github官网:https://github.com/facebookresearch/fastText 1.访问fasttext-wheel,点击对应链接,下载对应Python版本、操作系统类型 的.whl文件: 2.打开anaconda终端,切换到上面的.whl文件的工作目录 阅读全文
posted @ 2024-05-31 11:54 Barn 阅读(1201) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 文件 - 设置 - 版本控制 - git:修改git可执行文件的路径。点击右下角的应用。 登录github,登录成功后,点击应用。 从github上克隆项目。 输入github上项目的url地址,和本地存放路径,点击克隆即可。 阅读全文
posted @ 2024-05-23 16:00 Barn 阅读(939) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 进入JetBrains官网 点击申请 接着填写申请信息 提交后,它会向你的edu验证邮箱发送邮件 点击邮件中的链接,跳转到登录注册界面,按需进行登录或注册 注册完成后登陆进去,就可以获取到License ID了 打开pycharm,登录JetBrains账户 登陆后会自动关联到JetBrains账户 阅读全文
posted @ 2024-05-23 11:29 Barn 阅读(671) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Lyu Z, Shi K, Li X, et al. Multi-grained dependency graph neural network for Chinese open information extraction[C]//Pacific-Asia Conference on Knowle 阅读全文
posted @ 2024-05-21 16:27 Barn 阅读(83) 评论(0) 推荐(0)