研究背景：传统的基于机器学习的方法针对不同的自然语言处理任务时需要使用不同的统计模型和优化算法,涉及大量手工挑选任务相关特征，同时选择结果、受到传统自然语言处理工具的影响，易造成误差传播。 这篇论文是基于CNN的模型，做出了两个小的改进：1.在初始输入为词向量和位置向量的基础上增加了类别 ...

目录 简介 实体关系联合抽取 Model 1: End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures Model 2: Joint ...

1.1 感知器 感知器的输出为： wj为权重，表示相应输入对输出的重要性； threshold为阈值，决定神经元的输出为0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，称为感知器的偏置。 通过学习算法，能够自动调整人工神经元的权重和偏置。 1.2 ...

来源：https://www.numpy.org.cn/deep/basics/fit_a_line.html 数字识别 本教程源代码目录在book/recognize_digits,初次使用请您参考Book文档使用说明。 #说明: 硬件环境要求： 本文可支持在CPU、GPU下运行 ...

机器不学习 jqbxx.com -机器学习好网站 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题，诸如自动问答，关系抽取，信息检索 ...

　　无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集，相比真实环境下的图像识别问题，有两个最大的问题，一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32，而且图像的分辨率也不会是固定的。二是现实生活中的物体类别很多，无论是10种还是100种都远远不够，而且一张图片中不会只出现一个种类的物体 ...

摘要： 随着用于传递和记录业务信息的管理文档的广泛使用，能够鲁棒且高效地从这些文档中自动提取和理解内容的方法成为一个迫切的需求。本次解读的文章提出利用图神经网络来解决半结构化文档中的实体识别（NER）和关系提取问题。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十一：图神经网络应用于半结构化文档 ...

作者：李瞬生 链接：https://www.zhihu.com/question/44328472/answer/128973724 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权 ...