Harukaze

【论文阅读】Global-to-Local Neural Networks for Document-Level Relation Extractionp[EMNLP2020]

摘要：论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.303/ 代码地址(Pytorch)：https://github.com/nju-websoft/GLRE Background 这篇文章的核心思想是：通过从粗粒度、细粒度、context 阅读全文

posted @ 2021-02-06 22:10 Harukaze 阅读(432) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Double Graph Based Reasoning for Document-level Relation Extraction[EMNLP2020]

摘要：论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.127/ 代码地址（Pytorch）:https://github.com/DreamInvoker/GAIN Background 这篇paper也是继承了EoG模型，主要解决三个问题：1. 阅读全文

posted @ 2021-02-05 23:20 Harukaze 阅读(930) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction[ACL2019]

摘要：论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1024/ 代码地址(Pytorch)：https://github.com/Cartus/AGGCN 视频简介：https://www.youtube.com/watch?v=Mlh03htC1XY Abstrac 阅读全文

posted @ 2021-02-04 15:41 Harukaze 阅读(988) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Reasoning with Latent Structure Refinement for Document-Level Relation Extraction[ACL2020]

摘要：论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.141/ 代码链接（Pytorch）：https://github.com/nanguoshun/LSR Background 这篇我个人感觉是EoG模型的改良，针对的问题就是：在EoG模型的消融阅读全文

posted @ 2021-02-03 17:25 Harukaze 阅读(922) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Neural Relation Extraction Within and Across Sentence Boundaries[AAAI2019]

摘要：论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.05102.pdf 代码地址(theano)：https://github.com/pgcool/Cross-sentence-Relation-Extraction-iDepNN Abstract 本文提出了一种新的方法用于跨句子的关阅读全文

posted @ 2021-02-02 17:48 Harukaze 阅读(370) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Connecting the Dots: Document-level Neural Relation Extraction with Edge-oriented Graphs[EMNLP 2019]

摘要：论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D19-1498/ 代码地址：https://github.com/fenchri/edge-oriented-graph Background 这篇paper也是解决document-level relation extr 阅读全文

posted @ 2021-01-30 20:49 Harukaze 阅读(820) 评论(0) 推荐(0)

【力扣】第225场周赛

摘要： 1 替换隐藏数字得到的最晚时间给你一个字符串 time ，格式为 hh:mm（小时：分钟），其中某几位数字被隐藏（用 ? 表示）。有效的时间为 00:00 到 23:59 之间的所有时间，包括 00:00 和 23:59 。替换 time 中隐藏的数字，返回你可以得到的最晚有效时间。来源：力阅读全文

posted @ 2021-01-29 22:41 Harukaze 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Inter-sentence Relation Extraction with Document-level Graph Convolutional Neural Network[ACL2019]

摘要：论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.04684 代码地址：未找到这篇文章我参考的博客内容丰富又全面，我原文略读就够了，大部分理解来自各位博主链接我贴在下方。 Background 文档级关系抽取的难点在于：我们往往需要抽取的entity pair是span across 阅读全文

posted @ 2021-01-29 17:24 Harukaze 阅读(607) 评论(0) 推荐(0)

【代码粗读】Simultaneously Self-Attending to All Mentions for Full-Abstract Biological Relation Extraction

摘要：代码地址：https://github.com/patverga/bran 今天下载这篇论文的代码，着实把我惊住了，工程量庞大，脚本文件太多看花眼，而且代码使用python2 写的，和我python3环境不搭。先记录下调试过程中的坑。 Setup Environment Variables Fro 阅读全文

posted @ 2021-01-29 11:30 Harukaze 阅读(221) 评论(0) 推荐(0)

【论文阅读】Simultaneously Self-Attending to All Mentions for Full-Abstract Biological Relation Extraction[NAACL]

摘要：原文链接：https://www.aclweb.org/anthology/N18-1080/ 代码链接：https://github.com/patverga/bran 对关系抽取过程中的Mentions同时采用Self-Attending 论文目的：解决常年被忽视的跨句关系抽取问题，重新考虑me 阅读全文

posted @ 2021-01-27 22:21 Harukaze 阅读(732) 评论(2) 推荐(0)