实体以及它们之间关系的抽取对于理解海量文本语料库来说是非常重要的。传统的实体关系抽取系统都依赖于人工标注的训练语料并采用了增量式的处理管道。这样的系统在面对新的领域语料时需要...
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WWW 2017|知识库支持下的归类实体与关系联合抽取
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EMNLP 2015 | PCNN实现远程监督在关系提取中的应用
PCNN的开山之作，针对关系提取问题中数据标注错误的现象和基于规则的传统统计模型特征抽取准确率不高的问题提出解决方法。通过Piecewise Max Polling的方法，提...
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AAAI 2019 | 采用聚类集束搜索机制的知识对话系统
DSTC7 Track 2「Sentence Generation」任务要求基于 Fact 和对话历史自动生成回答。该任务它要求利用端到端的对话系统自动读取 Fact。这就像...
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ICLR 2019 | 采用轻量化及动态卷积替代注意力机制
Self-attention是建立语言及图像生成模型的有效机制，其通过比较当前时间步中的各个元素，来决定上下文元素的重要程度。文中提出使用lightweight convol...
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AAAI 2019 | 基于多层转换约束的联合抽取多三元组模型
三元组抽取是自动化构建知识库的关键步骤，传统模型方法一般先处理实体识别，后处理关系分类，忽略了两个任务的关联性，容易造成误差的级联传播；近些年来，基于神经网络的联合方法模型兴...
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CVPR 2019 | Re pr : 卷积滤波器的训练改进
RePr展示一种周期性移除与取回卷积滤波器的训练策略，通过减少冗余的学习特征，改进模型的泛化能力。对常规卷积网络和更复杂的现代深度学习网络架构都很有效，在多种任务上的准确率都...
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