Distant Supervision for relation extraction without labeled data 远程监督:使用未标注语料做关系抽取 1. 背景: 关系抽取(某个人是否属于某个组织等)     关系抽取中使用的3种方法: a) 监督学习 优点:准确率很高 缺点:1.手工标注金标语料代价昂贵,时间金钱上需要很大的开销,并且数量受限,得不到大量的训练数据; 2.领域受限,标注都是在一个特定的语料中,训练的系统受限于那个领域 b) 无监督学习 优点:可以使用大规模的数据…

论文地址:<GraphRel: Modeling Text as Relational Graphs for Joint Entity and Relation Extraction> GitHub地址:GraphRel 提出一种端到端关系抽取模型GraphRel,该模型利用图卷积网络(GCNs)来联合学习命名实体和实体间关系.与以往的baseline相比,我们通过关系加权GCN来考虑命名实体和关系之间的交互,以更好地提取关系.线性结构和依存句法结构用来提取文本的序列特征和区域特征,而完整的词…

目录 Few-shot image classification Three regimes of image classification Problem formulation A flavor of current few-shot algorithms How well does few-shot learning work today? The key idea Transductive Learning An example Results on benchmark datasets…

转载自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8152390 1.问题描述 做关系抽取就是要从产品评论中抽取出描述产品特征项的target短语以及修饰该target的opinion短语,在opinion mining里面属于很重要的task,很多DM.NLP相关的paper在做这方面的工作.基本的思路是: (1)从sentence的parse tree(比如stanford parser)中选取候选target结点和候选opinion结点,然…

一种使用CNN来提取特征的模型,通过CNN的filter的大小来获得不同的n-gram的信息,模型的结构如下所示: 输入 输入使用word2vec的50维词向量,加上 position embedding. position embedding 是一句话的每个单词距离两个entity的距离,比如: In the morning, the <e1>President</e1> traveled to <e2>Detroit</e2> 句子的长度为n,那么对于第…

100篇必读的NLP论文 100 Must-Read NLP 自己汇总的论文集,已更新 链接:https://pan.baidu.com/s/16k2s2HYfrKHLBS5lxZIkuw 提取码:x7tn This is a list of 100 important natural language processing (NLP) papers that serious students and researchers working in the field should probabl…

记录下,有空研究. http://nlp.stanford.edu/projects/DeepLearningInNaturalLanguageProcessing.shtml http://nlp.stanford.edu/courses/NAACL2013/ Fast and Robust Neural Network Joint Models for Statistical Machine Translation ACL2014的论文列表 http://blog.sina.com.cn/s…

卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮.2015年以来,有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷.尽管其中必定有很多附庸风雅的水文,但是也存在很多经典的应用型文章.笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类方面的论文,今天写这篇博客的目的,是希望能对CNN的结构做一个比较清晰的阐述,同时就目前的研究现状做一个…

    Graph-powered Machine Learning at Google     Thursday, October 06, 2016 Posted by Sujith Ravi, Staff Research Scientist, Google ResearchRecently, there have been significant advances in Machine Learning that enable computer systems to solve compl…

Problems[show] Classification Clustering Regression Anomaly detection Association rules Reinforcement learning Structured prediction Feature engineering Feature learning Online learning Semi-supervised learning Unsupervised learning Learning to rank…