《基於深度卷積神經網絡的實體關系抽取》筆記
研究背景：傳統的基於機器學習的方法針對不同的自然語言處理任務時需要使用不同的統計模型和優化算法,涉及大量手工挑選任務相關特征，同時選擇結果、受到傳統自然語言處理工具的影響，易造成誤差傳播。 這篇論文是基於CNN的模型，做出了兩個小的改進：1.在初始輸入為詞向量和位置向量的基礎上增加了類別 ...
原文：基於神經網絡的實體識別和關系抽取聯合學習
基於神經網絡的實體識別和關系抽取聯合學習 聯合學習 Joint Learning 一詞並不是一個最近才出現的術語，在自然語言處理領域，很早就有研究者使用基於傳統機器學習的聯合模型 Joint Model 來對一些有着密切聯系的自然語言處理任務進行聯合學習。例如實體識別和實體標准化聯合學習，分詞和詞性標注聯合學習等等。最近，研究者們在基於神經網絡方法上進行實體識別和關系抽取聯合學習，我閱讀了一些相關 ...
2017-10-22 17:04 7 20076 推薦指數：
相關推薦
信息抽取——實體關系聯合抽取
目錄 簡介 實體關系聯合抽取 Model 1: End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures Model 2: Joint ...
[神經網絡與深度學習（一）]使用神經網絡識別手寫數字
1.1 感知器 感知器的輸出為： wj為權重，表示相應輸入對輸出的重要性； threshold為閾值，決定神經元的輸出為0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，稱為感知器的偏置。 通過學習算法，能夠自動調整人工神經元的權重和偏置。 1.2 ...
數字識別，神經網絡
來源：https://www.numpy.org.cn/deep/basics/fit_a_line.html 數字識別 本教程源代碼目錄在book/recognize_digits,初次使用請您參考Book文檔使用說明。 #說明: 硬件環境要求： 本文可支持在CPU、GPU下運行 ...
機器不學習：淺析深度學習在實體識別和關系抽取中的應用
機器不學習 jqbxx.com -機器學習好網站 命名實體識別（Named Entity Recognition，NER）就是從一段自然語言文本中找出相關實體，並標注出其位置以及類型，如下圖。命名實體識別是NLP領域中的一些復雜任務的基礎問題，諸如自動問答，關系抽取，信息檢索 ...
tensorflow學習筆記——圖像識別與卷積神經網絡
無論是之前學習的MNIST數據集還是Cifar數據集，相比真實環境下的圖像識別問題，有兩個最大的問題，一是現實生活中的圖片分辨率要遠高於32*32，而且圖像的分辨率也不會是固定的。二是現實生活中的物體類別很多，無論是10種還是100種都遠遠不夠，而且一張圖片中不會只出現一個種類的物體 ...
論文解讀丨圖神經網絡應用於半結構化文檔的命名實體識別和關系提取
摘要： 隨着用於傳遞和記錄業務信息的管理文檔的廣泛使用，能夠魯棒且高效地從這些文檔中自動提取和理解內容的方法成為一個迫切的需求。本次解讀的文章提出利用圖神經網絡來解決半結構化文檔中的實體識別（NER）和關系提取問題。 本文分享自華為雲社區《論文解讀系列十一：圖神經網絡應用於半結構化文檔 ...
RBF神經網絡和BP神經網絡的關系
作者：李瞬生 鏈接：https://www.zhihu.com/question/44328472/answer/128973724 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權 ...