RoBERTa相关论文
近年来，由于Transformer模型中应用的多头注意力机制能够有效地捕获较长的上下文信息，基于Transformer的模型已经成为主流方法。尽管......
随着互联网的发展,各种具有社交功能的互联网平台也应运而生,网民在互联网上所产生的文本数量迅速增长,形成了微博、博客、新闻等......
随着自然语言处理技术的发展,大规模的中文实体关系抽取数据集日趋完善,实体关系抽取技术也受到越来越多的关注。关系抽取在自然语......
随着我国信息科技实力的不断提升,网络空间中的内容极速膨胀,大量数据问题一涌而出,如:博客网站充斥了大量的抄袭内容,搜索出的内......
随着信息技术的发展,互联网产生文本数据的速度急剧增加。这些文本数据中尽管蕴含着大量有价值的信息,却因为其通常以非结构化数据......
随着自然语言处理的不断发展,实体关系抽取作为信息抽取中的一个重要子任务受到许多研究者的关注。实体关系抽取可以分为开放域实......
[目的/意义]将从互联网大数据中无监督学习的结果迁移到目标领域,解决目标领域因学习样本有限而信息识别效果难以提升的问题.[方法......
机器阅读理解是指让计算机像人类一样阅读文本,提炼文本信息并回答相关问题。随着深度学习技术的快速发展,基于深度神经网络的阅读......
在实体关系抽取研究领域中,目前多采用任务串联式的方式对实体关系进行抽取,此方式忽视多任务之间的联系,导致抽取效果不佳,对数据......
