随笔分类 -  NLP

摘要：从社会讨论中进行的无监督的知识转移有助于论点挖掘吗？ 论点挖掘的两个基本步骤： （1）从非结构化文本中识别论证成分； （2）预测它们之间表示的关系。 自动论证挖掘的三个一般步骤： （1）区分争论和非争论的范围； （2）分类论证成分；（“主张”和“前提”） （3）在他们其中形成一个结构。 摘要： 手工 阅读全文

摘要：Bert Bert的架构就是Transformer Encoder的架构。 Bert可以预测盖住的tokens： Bert的输入： 随机盖住输入的一些tokens。 方法一：把要盖住的tokens换成特殊的tokens，如mask； 方法二：把要盖住的tokens换成随机的一些tokens。 作用： 阅读全文

摘要：Transformer 它是一个Sequence-to-sequence(Seq2seq)模型，输入一个序列，输出也是一个序列，但是输出序列的长度不知道，是由机器决定的。 Seq2seq可以解决语音识别、机器翻译、语音翻译、QA、文法剖析、多标签分类等问题。 Seq2seq模型有两部分，分别为Enc 阅读全文

摘要：这周看了一篇论文，该篇论文发自2022的coling，论文的题目为：ArgLegalSumm: Improving Abstractive Summarization of Legal Documents with Argument Mining ，即利用论点挖掘改进法律文件的抽象摘要。 法律案例包 阅读全文

摘要：本周看了一篇论文，论文的题目为：Towards Better Non-Tree Argument Mining: Proposition-Level Biaffifine Parsing with Task-Specifific Parameterization，即走向更好的非树论点挖掘：具有任务特 阅读全文

摘要：该篇论文来自2021年的emnlp，题目为Argument Pair Extraction with Mutual Guidance and Inter-sentence Relation Graph. 该篇论文对原本的APE任务处理进行的改进，传统的处理方式是将APE分成两个子任务——序列标记任务 阅读全文