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semantic similarity matching
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基于部分可观测数据的句法鲁棒开放式信息抽取训练
本篇论文提出了一种基于多样性释义的句法丰富分布的鲁棒性训练框架,用于解决模型训练中句法分布现实世界的不完全可观察性挑战。该框架包含两种算法,旨在恢复表达转化的知识。该框架可以应用于其他句法部分可观察的领域。在基于框架构建的验证集 CaRB-
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