distantly

论文阅读：CIL: Contrastive Instance Learning Framework for Distantly SupervisedRelation Extraction

论文：CIL:ContrastiveInstanceLearningFrameworkforDistantlySupervisedRelationExtraction用于远距离监督关系提取的对比实例学习框架链接：[2106.10855]CIL:ContrastiveInstanceLearningFrameworkforDistantlySupervisedRelationExtraction(a
三三木木七·2023-06-09 06:04

linux操作系统下GPU服务器运行深度学习实验过程

4：首先创建一个虚拟环境，使用如下命令：virtualenvenv_distantly_supervised_ner5：接下来我们要考虑使用python2.7还是pytho
离殇情·2023-02-05 09:16

论文笔记：RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information

写在前面最近毕业论文要开题了，就找个方向做做。说实话对科研没啥热情，个人眼界有限，感觉就在数据集上翻来覆去的搞，没啥意思。就稍微读读论文，做做记录吧~基本信息名称：RESIDE:ImprovingDistantly-SupervisedNeuralRelationExtractionusingSideInformationgithub：https://github.com/malllabiisc/
Matt_sh·2023-01-02 08:32

CIL: Contrastive Instance Learning Framework for Distantly Supervised Relation Extraction

CIL:ContrastiveInstanceLearningFrameworkforDistantlySupervisedRelationExtraction领域：远程监督MIL：multiinstancelearning（多实例学习）核心：认为之前在远程监督处理上，采用注意力机制等方法，会使得包内的信息损失，另外，无论一个bag包含多少个实例，在MIL中只能使用形成的bag-level表示进行
等景，不如找景·2022-11-25 01:59

Improving Distantly-Supervised Relation Extraction with Joint Label Embedding

ImprovingDistantly-SupervisedRelationExtractionwithJointLabelEmbedding领域：远程监督关系抽取创新点：1）引入实体描述信息的去噪(一是只选择第一段，二是attention机制去噪）2）引入实体labelembedding，辅助得到bag中最正确的instance，做关系分类出发点：包的关系识别，因此如何对包去噪，是关键问题。在已有
Jing_happiness·2022-04-04 07:18

【关系抽取】《Self-Attention Enhanced CNNs and Collaborative Curriculum Learning for Distantly Supervised》

《Self-AttentionEnhancedCNNsandCollaborativeCurriculumLearningforDistantlySupervisedRelationExtraction》Abstract和往常的远程监督关系抽取差不多，首先说下远程监督的优点，可以省去标注人力物力；缺点就是按照外部知识来进行标注，容易导致标注的关系是错误的，因此作者提出了CCL(collaborat
nlp_xiaobai·2020-08-23 22:44

【读】关系抽取—（5）RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information

大趋势是历史的背景板，看清并且跟随；小趋势是环境的新变量，发现并且利用。这是一篇RelationExtraction相关的paper，出自于EMNLP2018论文，ImprovingDistantly-SupervisedNeuralRelationExtractionusingSideInformation。目录Abstract1Introduction2RelatedWork3Backgrou
imsuhxz·2020-07-30 15:10

Cross-relation Cross-bag Attention for Distantly-supervised Relation Extraction 论文笔记

原文：Cross-relationCross-bagAttentionforDistantly-supervisedRelationExtractionAAAI2019的一片文章。这篇文章也是针对DS的噪声问题，旨在构造一个noise-robust的训练方法。cross-relationattention句子级的attention策略，即构造bagrepresentation时每个句子权重的计算方
yuanwyue·2020-07-28 11:28

Denoising Distantly Supervised Open-Domain Question Answering

摘要远距离监督的开放领域问答（DS-QA）的目的是在未标记文本的集合中找到答案。现有的DS-QA模型通常从大型语料库中检索相关段落，并应用阅读理解技术从最相关的段落中提取答案。他们忽略了其他段落中包含的丰富信息。此外，远距离监督的数据不可避免地会伴随着错误的标签问题，而这些嘈杂的数据将大大降低DS-QA的性能。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的DS-QA模型，该模型采用段落选择器过滤掉那些嘈杂
nopSled·2020-07-02 17:02

Denoising Distantly Supervised Open-Domain Question Answering 阅读笔记

一、写在前面的话上一篇文章提到，针对目前的开放域问答任务都是严重依赖于提前准备好的文章和段落，而不是如同日常生活中海量的文章这一问题，陈丹琦提出了一种开放域自动问答系统(DrQA)。DrQA整体分为两部分，DocumentRetriever用于从海量文章中搜寻相关文章，DocumentReader对这些相关文章的段落做精读。但DocumentRetriever很有可能会引入存在问题提及的信息但其实
freedom_king·2019-11-27 23:18

"RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information"简略笔记

“RESIDE:ImprovingDistantly-SupervisedNeuralRelationExtractionusingSideInformation”**本篇为阅读此文章的简略笔记，以下的所有资料与信息均来自于ShikharVashishth,RishabhJoshi,SaiSumanPrayagz,ChiranjibBhattacharyya,ParthaTalukdar的文章"R
weixin_44772560·2019-07-10 17:31
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他