摘要：
Nan G, Guo Z, Sekulić I, et al. Reasoning with latent structure refinement for document-level relation extraction[J]. arXiv preprint arXiv:2005.06312, 阅读全文
posted @ 2024-05-20 16:03
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摘要：
李昊, 陈艳平, 唐瑞雪, 等. 基于实体边界组合的关系抽取方法[J]. 计算机应用, 2022, 42(6): 1796. 主要工作 提出了一种边界组合的关系抽取方法，跳过实体直接使用实体边界进行关系抽取； 本文方法结合了Chen等提出的多通道深度神经网络模型思想以及特征组合的方法以减轻错误扩散对 阅读全文
posted @ 2024-05-16 20:41
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摘要：
宁尚明, 滕飞, 李天瑞. 基于多通道自注意力机制的电子病历实体关系抽取[J]. 计算机学报, 2020, 43(5): 916-929. 本文的主要贡献 一种更为高效的神经网络架构：recurrent + transformer。"recurrent + CNN"是当前医学文本领域实体关系抽取任务 阅读全文
posted @ 2024-05-16 19:55
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摘要：
李志欣, 孙亚茹, 唐素勤, 等. 双路注意力引导图卷积网络的关系抽取[J]. 电子学报, 2021, 49(2): 315. DAGCN模型 DAGCN模型主要由3个模块组成，即GCN模块、注意力模块和分类模块。 GCN模块 模型的输入为词节点的嵌入及节点的邻接矩阵，通过GCN对节点的隐藏信息进行 阅读全文
posted @ 2024-05-16 17:27
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摘要：
ELMO模型 ELMO的本质思想是通过使用针对语言模型训练好的BiLSTM来构建数据的文本表示。 基于语言模型的词表示：传统的词向量表示方法（如word2vec和GloVe）将每个词映射为一个固定的向量，无法处理多义词。ELMo模型通过训练一个语言模型，将每个词的表示作为模型的隐藏状态，根据上下文来 阅读全文
posted @ 2024-05-16 16:38
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摘要：
任乐,张仰森,刘帅康.基于深度学习的实体关系抽取研究综述[J].北京信息科技大学学报(自然科学版),2023,38(06):70-79+87.DOI:10.16508/j.cnki.11-5866/n.2023.06.010. 流水线方法 传统的流水线方法将实体关系抽取分解为独立的命名实体识别和关系 阅读全文
posted @ 2024-05-16 10:50
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摘要：
祝振赫,武虹,高洁,等.融合外部知识的生成式实体关系联合抽取方法[J].计算机技术与发展,2023,33(08):124-130. 引言 基于传统的机器学习的关系抽取方法主要通过领域专家制定实体关系范式，通过统计和规则等方式进行抽取。 许多经典的关系抽取方法都是使用监督学习来获得较好的性能表现，因为 阅读全文
posted @ 2024-05-14 16:23
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摘要：
谢斌红,李玉,赵红燕. 基于无监督集成聚类的开放关系抽取方法. 中文信息学报. 2022, 36(5): 49-58 相关工作 关系抽取（RE）旨在从纯文本中抽取两个实体之间的关系，并以三元组形式进行描述。 传统的关系抽取方法主要是有监督的分类模型,需要一组预定义的关系标签和大量的标注数据。 远程监 阅读全文
posted @ 2024-05-13 11:21
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摘要：
熊建华,韩永国,廖竞,寇露彦,吴昌述.基于长句简化的中文开放关系抽取[J].计算机技术与发展,2023,33(02):203-207+213. 目前中文开放关系抽取存在的问题： 目前中文开放关系抽取的主要方法都是基于规则和模板的，这些方法需要以自然语言处理工具的处理结果为基础进行抽取。 然而自然语言 阅读全文
posted @ 2024-05-09 17:12
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摘要：
一、安装node.js vue.js 是通过webpack来打包，而webpack 又基于npm，npm需要nodejs环境。 参考链接：vue为什么需要nodejs 的环境 node.js官方下载地址：https://nodejs.org/en/download node.js的历史版本下载地址： 阅读全文
posted @ 2024-04-25 15:31
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