摘要：
问题定义 由于词级中文 NER 存在第三方解析器分割的边界错误，因此考虑将字符级 NER 作为默认设置。 使用'BMES'标记方案进行字符级NER，将标记表述为序列标记问题。即，对于句子\(s={c_1,...,c_n}\)中的每个字符\(c_i\)，使用标签集中的标签进行标记\(L={B,M,E, 阅读全文
posted @ 2024-07-29 18:40
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摘要：
用以解决重叠关系问题 GGNNs模型 GGNNs（门控图神经网络，Gated Graph Neural Networks）是一种处理图结构数据的神经网络模型。它是图神经网络（GNN）的一个变体，使用了类似于长短时记忆网络（LSTM）中的门控机制来更有效地处理图中的信息流。 GGNNs的核心机制 GG 阅读全文
posted @ 2024-07-29 12:12
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摘要：
对应代码的github网址：https://github.com/WeizheYang-SHIN/Feature_Engineering_RE 神经化特征工程模型的架构 本文提出的识别实体关系的模型分为两个组件：特征工程组件和神经网络组件。 特征工程组件包含两个步骤：特征提取和特征组合。 在特征提取 阅读全文
posted @ 2024-07-29 11:07
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摘要：
模型框架 包含一个BERT模型层（嵌入+编码+池化->得到句子的特征向量）、一个Dropout层（防止过拟合）。 基于BERT的预训练模型 BERT模型是通过注意力机制对训练集进行处理。然后，通过Embedding层和Encoder层加载预训练的词向量。 最后，Pooling 层使用 BERT 模型 阅读全文
posted @ 2024-07-29 10:14
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