BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
semeval-2010
搜索结果 - 5
利用实体信息丰富预训练语言模型用于关系分类
本研究提出了一种模型，结合了预训练的 BERT 语言模型和目标实体信息，来解决关系分类任务。通过定位目标实体和在预训练模型中传递信息，并整合两个实体的相应编码信息，我们在 SemEval-2010 任务 8 关系数据集上取得了显著的改进。
PDF
5 years ago
COLING
文档预处理对关键短语提取性能的影响
本文以 SemEval-2010 数据集为基础，重新评估了几个关键词提取模型的性能，并测量它们对越来越复杂的文档预处理水平的鲁棒性。
PDF
8 years ago
词义感知词向量学习
本文提出一种基于 sense embeddings 方法的词义感知 (word sense induction) 算法，通过 Sense 聚类和 Contextual 向量来辨别多义词的词义，相对于传统基于分布式模型的方法，我们的算法可以更
→
PDF
8 years ago
COLING
使用深度递归神经网络及数据增强的关系分类改进
本文提出深度递归神经网络（DRNNs）用于关系分类，并结合关系方向性提出数据增强方法，在 SemEval-2010 任务 8 上的实验中取得 86.1％的 F1 值，优于以往的记录成果。
PDF
8 years ago
ACL
使用卷积神经网络进行等级排名的关系分类
本文提出了一种基于卷积神经网络的分类方法，通过采用新的成对排名损失函数来降低人工类的影响，在 SemEval-2010 任务 8 数据集上取得了 84.1 的准确度，超过了使用 softmax 分类器的方法，证明了仅使用单词嵌入作为输入功能
→
PDF
9 years ago
Prev
Next