【摘 要】
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事件抽取(event extraction,EE)是指从自然语言文本中抽取事件并识别事件类型和事件元素的技术,是智能风控、智能投研、舆情监测等人工智能应用的重要技术基础.该文提出一种
【机 构】
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事件抽取(event extraction,EE)是指从自然语言文本中抽取事件并识别事件类型和事件元素的技术,是智能风控、智能投研、舆情监测等人工智能应用的重要技术基础.该文提出一种端到端的多标签指针网络事件抽取方法,并将事件检测任务融入到事件元素识别任务中,达到同时抽取事件元素及事件类型的目的.该方法避免了传统管道式方法存在的错误级联和任务割裂问题,同时也解决了事件抽取中存在的角色重叠和元素重叠问题.该文提出的事件抽取方法在2020语言与智能技术竞赛——事件抽取任务测试集上中取得85.9%的F1值.
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文本蕴涵识别是对两个文本之间语义关系的有向推理,而词汇的词义对理解文本的语义以及推理文本之间的语义蕴涵关系有着重要作用。因此,为了有效利用词汇的词义信息推断文本之间的语义蕴涵关系,该文提出一种融合词义信息的文本蕴涵识别方法。该方法首次提出将原始的词汇转化为对应的目标词义,然后利用词汇的词义信息改善文本的语义表示和文本间语义关系的推理。实验表明,该文所提出的方法可以有效改善文本间语义关系的推理,从而提升文本蕴涵识别的准确率。
专业领域语料往往比通用领域语料涵盖更多未登录词,如西藏畜牧业领域语料包含大量直接音译或者合成的人名、地名、牲畜名、牧草名等未登录词,是造成分词准确率低的最主要原因。针对该问题,该文提出面向专业领域的多头注意力机制中文分词模型,该模型把字向量表示的语句作为输入,利用双向门控循环神经网络与多头注意力机制学习字向量的上下文语义特征及它们之间的关系特征;为了让模型关注重点字向量之间的依赖关系及切分点信息,引入多头注意力机制,在不考虑字向量之间距离的前提下并行计算重要字向量与其它字向量的相关度,关注重要字对模型的贡
目前人民群众对于社保服务的需求越来越普遍,线上公共服务的频率也越来越高,极大地丰富了人民群众享受社会保障服务的途径和方法,有利于促进我国社会主义现代化的不断发展.社
上一期笔者就环境与背景在画面中的作用及在后期调设中的处理提出了个人的看法,交流了一些拍摄与后期制作的体会,但意犹未尽,本期再举两例,以飨读者。例一、《扳罾夜捕》的拍摄与环境气氛还原图1摄于浙东某礁岛。夜幕下,高大的脚手架支撑着渔棚和巨大的扳罾,
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作者:车万翔,郭江,崔一鸣著;刘挺主审出版社:电子工业出版社书号:ISBN 978-7-121-41512-8出版时间:2021.7自然语言处理技术经历了从早期的理性主义到后来的经验主义的转变。近十年来,深度学习技术快速发展,引发了自然语言处理领域一系列的变革。但是基于深度学习的算法有一个严重的缺点,就是过度依赖于大规模的有标注数据。2018年以来,以BERT、GPT为代表的超大规模预训练语言模型恰好弥补了自然语言处理标注数据不足的这一缺点,帮助自然语言处理取得了一系列的突破,使得包括阅读理解在内的众多自
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