发表评论取消回复
相关阅读
相关 【论文阅读】Graph Enhanced Dual Attention Network for Document-Level Relation Extraction
> 2020年11月Coling > Graph Enhanced Dual Attention Network for Document-Level Relation E
相关 论文阅读《An Effective Transition-based Model for Discontinuous NER》
0.总结 使用transition-based model。这种model 使用传统数据结构(stack )作为基础,自定义栈的操作类型,从而达到一个 `entit
相关 【论文阅读】Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction
> 把句法依存树当成输入 > 在n元关系抽取,大规模句子级别关系抽取都能充分利用依存树的信息 > [https://github.com/Cartus/AGGCN\_T
相关 【论文阅读】Two Training Strategies for Improving Relation Extraction over Universal Graph
> [https://github.com/baodaiqin/UGDSRE][https_github.com_baodaiqin_UGDSRE] ![在这里插入图片描述]
相关 【论文阅读】An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning
> EACL 2021 > [https://github.com/lavis-nlp/jerex][https_github.com_lavis-nlp_jerex]
相关 【论文阅读】Coarse-to-Fine Entity Representations for Document-level Relation Extraction
> 它采用从粗到细的策略集成全局上下文信息,同时对目标实体之间的远程交互进行建模,从而获得全面的实体表示。 首先,我们使用全连接卷积网络(DCGCN)在粗层次上整合整个图中的
相关 【论文阅读】Learning to Prune Dependency Trees with Rethinking for Neural Relation Extraction
Learning to Prune Dependency Trees with Rethinking for Neural Relation Extraction > [
相关 【论文阅读】Document-level Relation Extraction as Semantic Segmentation
创新 将Doc RE视为文档级语义分割任务,将CV的语义分割任务应用到DocRE上来。 定义了balanced softmax method ![
相关 论文阅读《A Partition Filter Network for Joint Entity and Relation Extraction》
前言 推荐指数:★☆☆☆☆ 文章来源:CSDN@LawsonAbs 论文[地址][Link 1] -------------------- 1.
相关 论文阅读《Exploring Task Difficult for Few-Shot Relation Extraction》
前言 推荐指数:★★☆☆☆ 文章来源:CSDN@LawsonAbs -------------------- 在详细分析这篇文章之前,先谈谈四个基本问题。
还没有评论,来说两句吧...