信息抽取论文阅读笔记

论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger

WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim
__Sunshine__·2024-09-11 21:59

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
小夏refresh·2024-09-11 20:50

好用的文本内容抽取关键词API接口调用示例

接口信息抽取一段文本信息中的核心关键词接口地址：htt
天聚数行·2024-09-07 23:30

AI时代来临，AI基础数据服务行业未来发展有哪些变化

AI基础数据服务是针对人工智能（AI）领域提供的一项服务，它包括数据采集、数据清洗、信息抽取和数据标注等服务。AI基础数据服务旨在为AI算法的训练和优化提供必要的数据支持，为AI算法的性能提供保障。
标贝科技·2024-09-07 10:01

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
慘綠青年627·2024-09-06 10:44

NLP-预训练模型-中文：封神榜系列【姜子牙（通用大模型）、太乙（多模态）、二郎神（语言理解）、闻仲（语言生成）、燃灯（语言转换）、余元（领域）、...】

封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态
u013250861·2024-09-05 14:35

A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】

此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~论文主要内容：建立XL-MIMO模型，考虑NUSW信道和非平稳性；基于近场信道模型，分析性能（SNRscalinglaws，波束聚焦、速率、DoF）XL-MIMO设计问题：信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化：UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳（可视区域
Cc小跟班·2024-09-03 08:22

时序预测相关论文阅读笔记

笔记链接：【有道云笔记】读论文（记录）https://note.youdao.com/s/52ugLbot用于个人学习记录。
能力越小责任越小YA·2024-09-02 00:37

Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记

YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论，包括OpenAISora团队负责人，谢赛宁，好像还有杨植麟
Rising_Flashlight·2024-09-01 20:46

NLP学习——信息抽取

信息抽取自动从半结构或无结构的文本中抽取出结构化信息的任务。常见的信息抽取任务有三类：实体抽取、关系抽取、事件抽取。1、实体抽取从一段文本中抽取出文本内容并识别为预定义的类别。
P-ShineBeam·2024-08-27 01:36

Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记

ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配（CFM)，一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标，用于扩散模型中的随机流，但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目
猪猪想上树·2024-08-23 03:06

信息抽取技术：电商领域的智能化革命与市场策略优化

一、引言在当今快速发展的互联网电商领域，信息抽取技术的应用已经成为商家优化供应链、降低成本、提高响应速度的关键手段。
思通数科x·2024-03-11 00:25

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练，将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
深视·2024-02-24 10:28

【论文阅读笔记】（2015 ICML）Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
小吴同学真棒·2024-02-20 08:26

使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记

目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文：Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
hijackedbycsdn·2024-02-20 07:47

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

【8】知识加工

一、概述对信息抽取/知识融合后得到的“事实”进行知识推理以拓展现有知识、得到新知识。知识加工主要包括三方面内容：本体构建、知识推理和质量评估。
铁盒薄荷糖·2024-02-19 22:06

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种
·2024-02-19 16:10

【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations

ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations，简称CLSA）。以下是对摘要的解析：问题陈述：表征学习（representationlearning）已在对比学习方法的推动
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-19 13:11

使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure 论文阅读笔记

原文：Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作，拓展到表面自由流，并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是，它的模板不是均匀的，
hijackedbycsdn·2024-02-19 13:08

PointMixer论文阅读笔记

MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构，比起Transformer和CNN的节构笨重，MLP-mixer不仅节构简单，而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳，PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时，还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

DCNNs之DNA论文阅读笔记

Article:DeepConvolutionalNeuralNetworkArchitectureWithReconfigurableComputationPatternsJournalTitle:IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)SystemsIssue:No.08-Aug.(2017vol.25)ISSN:1063-8210pp
苏十一0421·2024-02-15 08:46

【论文阅读笔记】UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING FOR TIME SERIES WITH TEMPORAL NEIGHBORHOOD CODING

UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGFORTIMESERIESWITHTEMPORALNEIGHBORHOODCODINGABSTRACT 本文提出了一种自监督框架，名为“时间邻域编码”（TemporalNeighborhoodCoding，TNC），用于学习非平稳时间序列的可泛化表示。该方法利用信号生成过程的局部平滑性来定义具有平稳性质的时间邻域。通过使用去偏差对
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-13 11:39

文本信息抽取模型介绍——实体抽取方法：NER模型（下）

作为信息抽取的一项基本任务，命名实体识别（NER）近年来一直受到研究人员的关注。该任务一直被作为序列标注问题来解决，其中实体边界和类别标签被联合预测。英文NER目前的最高水准是使用LSTM-CR
合合技术团队·2024-02-13 09:16

Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision 论文阅读

【论文阅读笔记】DeepLearningWorkloadSchedulinginGPUDatacenters:Taxonomy,ChallengesandVision论文链接GPU数据中心的DL工作负载调度
牛码当驴·2024-02-13 02:31

论文阅读笔记 RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking

论文阅读笔记RPT:LearningPointSetRepresentationforSiameseVisualTracking综合了可形变卷积、RepPoints检测、多层级卷积特征等思想论文地址代码地址现有跟踪方法中存在的问题现有的跟踪方法往往采用矩形框或四边形来表示目标的状态
faverr·2024-02-09 03:38

SpanDB: A Fast, Cost-Effective LSM-tree Based KV Store on Hybrid Storage——论文泛读

FAST2021Paper论文阅读笔记整理问题键值（KV）存储支持许多关键的应用和服务。它们在内存中执行快速处理，但通常受到I/O性能的限制。
妙BOOK言·2024-02-08 03:09

DyTIS: A Dynamic Dataset Targeted Index Structure Simultaneously Efficient for Search, Inse...——论文泛读

EuroSys2023Paper论文阅读笔记整理问题在现实生活中，许多数据集都是复杂且动态的，即它们的键密度在整个键空间上变化，它们的键分布随时间变化。
妙BOOK言·2024-02-08 03:09

Gan论文阅读笔记

GAN论文阅读笔记2014年老论文了，主要记录一些重要的东西。
Alex·Fall·2024-02-07 19:22

PairLIE论文阅读笔记

PairLIE论文阅读笔记论文为2023CVPR的LearningaSimpleLow-lightImageEnhancerfromPairedLow-lightInstances.论文链接如下：openaccess.thecvf.com
Alex·Fall·2024-02-07 19:52

点云transformer算法: FlatFormer 论文阅读笔记

代码：https://github.com/mit-han-lab/flatformer论文：https://arxiv.org/abs/2301.08739[FlatFormer.pdf]Flatformer是对点云检测中的backbone3d部分的改进工作，主要在探究怎么高效的对点云应用transformer具体的工作如下：一个缩写：**PCTs即pointcloudtransformers*
zhaoyqcsdn·2024-02-07 02:49

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种
汀、人工智能·2024-02-06 06:51

【论文阅读笔记】InstantID : Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds

InstantID:秒级零样本身份保持生成理解摘要Introduction贡献RelatedWorkText-to-imageDiffusionModelsSubject-drivenImageGenerationIDPreservingImageGenerationMethod实验定性实验消融实验与先前方法的对比富有创意的更多任务新视角合成身份插值多身份区域控制合成结论和未来工作project：
LuH1124·2024-02-05 10:53

教你打造智能知识图谱平台-构建企业知识图谱方法和应用

StandfordNLP提供了开放信息抽取OpenIE功能用于提取三
罗川社·2024-02-03 10:28

【论文阅读笔记】Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis

TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis记录前置知识AbstractIntroductionRelatedWorkMethodLearninganEffectiveCodebookofImageConstituentsforUseinTransformersLearningtheCompositionofImageswithTransfo
LuH1124·2024-02-03 09:45

【论文阅读笔记】Make-A-Character: High Quality Text-to-3D Character Generation within Minutes

【论文阅读笔记】分钟级别的高质量文本到3D角色生成AbstractIntroductionMethodLL/VM解析人脸面部属性并生成根据密集地标重建face/head形状几何生成纹理生成纹理提取漫反射反照率
LuH1124·2024-02-02 07:05

【论文阅读笔记】Würstchen: AN EFFICIENT ARCHITECTURE FOR LARGE-SCALETEXT-TO-IMAGE DIFFUSION MODELS

WURSTCHEN：用于大规模文本到图像扩散模型的高效架构摘要贡献方法训练推理实验结论附录附录A附录B附录C附录D附录E这篇文章提出了一个高效的用于文本到图像生成模型架构，整体思路比较直白，在不损失图像生成质量的情况下，相比于现有T2I模型（SD1.4，SD2.1等）大大节约了成本。附录部分给了一些有趣的东西，比如FID的鲁棒性整篇文章还有点疑惑，比如阶段B的训练，使用的模型；节省成本主要是在说C
LuH1124·2024-02-02 07:34

【论文阅读笔记】Advances in 3D Generation: A Survey

Advancesin3DGeneration:ASurvey挖个坑，近期填完摘要time：2024年1月31日paper：arxiv机构：腾讯挖个坑，近期填完摘要生成3D模型位于计算机图形学的核心，一直是几十年研究的重点。随着高级神经表示和生成模型的出现，3D内容生成领域发展迅速，能够创建越来越高质量和多样化的3D模型。该领域的快速增长使得很难跟上所有最近的发展。在本次调查中，我们旨在介绍3D生成
LuH1124·2024-02-02 07:56

（一）知识图谱原理与应用概述 上

知识抽取：从海量的数据中通过信息抽取的方式获取知识。知识融合：通过对多个
韩韩吖吼·2024-02-01 18:23

【论文阅读笔记】Transformer-XL

Paper:Transformer-XL:AttentiveLanguageModelsBeyondaFixed-LengthContext重点关注论文中的相对位置编码及提高融合了相对位置信息的attentionscore的计算效率的部分。AbstractTransformer具有学习长依赖的能力，但受限于语言模型固定长度上下文的限定。本文提出的Transformer-XL神经网络架构可以在不打破
没啥信心·2024-02-01 12:16

通过与chatGPT交流实现零样本事件抽取

2、主要贡献：提出了基于chatgpt的多阶段的信息抽取方法：在第一阶段找出可能存在于句子中的相应元素类型。然后在第二阶段，对第一阶段中的每个元素类型执行链式信息抽取。每个阶段都采用了多轮QA过程。
Ly大可爱·2024-02-01 11:45

【论文阅读笔记】Time Series Contrastive Learning with Information-Aware Augmentations

TimeSeriesContrastiveLearningwithInformation-AwareAugmentations摘要背景：在近年来，已经有许多对比学习方法被提出，并在实证上取得了显著的成功。尽管对比学习在图像和语言领域非常有效和普遍，但在时间序列数据上的应用相对较少。对比学习的关键组成部分：对比学习的一个关键组成部分是选择适当的数据增强（augmentation）方式，通过施加一些先
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-01 07:55

MapReduce 论文阅读笔记 MapReduce 简介

论文：MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClustersJeffreyDeanandSanjayGhemawatGooglehttps://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/mapreduce.pdfMapReduce是一种分布式系统中处理大数据方法。他提出是在2004，jeffdean和SanjayGhemawat的作
RzBu11d023r·2024-01-31 04:34

Deepdive关系抽取：特征源码分析及优化加快信息提取

本篇先是分析特征方面的源码，接着是实践部分，即使用ltp替换默认的斯坦福NLP信息抽取部分进而可优化该部分到数秒内，最后简单说一下其模型方面的问题以及其它补充其实关
weixin_42001089·2024-01-31 04:57

特征选择综述论文阅读笔记

一特征选择（featureselection）的简介  我们现在正处在大数据的时代，大量的高维数据在各种领域中无处不在，如社交媒体、医疗保健、生物信息学和在线教育。  当数据挖掘和机器学习算法应用于高维数据时，一个关键问题被称为维数诅咒：数据在高维空间中变得更加稀疏，对为低维空间设计的算法产生不利影响的现象。用一个例子表示就是如果用one-hot编码来对文章进行编码（即一篇文章为一个正交向量），因
wyn20001128·2024-01-31 01:23

多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践

总第556篇2023年第008篇美团到店餐饮算法团队在跨域迁移学习的长期实践中，基于多场景的业务背景，提出了分层信息抽取网络，提升了多场景多任务的建模效果。
文文学霸·2024-01-30 23:37

【论文】多场景多任务推荐

随着推荐场景数量的增加，传统地针对单个场景独立开发推荐模型有很多劣势和局限性·多任务：在这些场景中需要优化的指标是点击（CTR）和转化（CVR）本文提出了一种层次化信息抽取网络（HiNet）也就是一个端到端的两层信息抽取框架
Citroooon·2024-01-30 23:06

基于Prompt Learning的信息抽取

PTR:PromptTuningwithRulesforTextClassification清华；liuzhiyuan；通过规则制定subpromptRelationExtractionasOpen-bookExamination:Retrieval-enhancedPromptTuningRelationExtractionasOpen-bookExamination:Retrieval-enh
wang2008start·2024-01-30 09:37

基于对比学习的信息抽取

LabelRefinementviaContrastiveLearningforDistantly-SupervisedNamedEntityRecognitionNAACL2022；做的远程监督NER，通过知识库构建伪标签，通过对比学习构建负样本，负样本是entity的多余部分或其他不相关部分。即对entity的start和end上面做负样本的构造和生成RCL:RelationContrasti
wang2008start·2024-01-30 09:36

自然语言处理，基于预训练语言模型的方法，车万翔，引言部分

文章目录自然语言处理应用任务1.信息抽取2.情感分析3.问答系统4.机器翻译5.对话系统自然语言处理应用任务1.信息抽取信息抽取（InformationExtraction,IE），是从非结构化的文本中
iKang_dlut·2024-01-29 14:01
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