【關系抽取-R-BERT】模型結構
模型的整體結構 相關代碼 代碼解析 首先我們來看RBERT類，它繼承了BertPreTrainedModel類，在類初始化的時候要傳入兩個參數：config和args，config ...
原文：simple bert model 用於短文本關系抽取
Simple BERT Models for Relation Extraction and Semantic Role Labeling 論文動機 提出了一種基於Bert的模型，來進行關系抽取 Relation Extraction 和語義角色標注 Semantic Role Labeling 不需要結合詞匯和句法的特征，達到了SOTA的表現，為后續的研究提供了Baseline 模型介紹 . 關 ...
2020-03-29 16:02 0 1243 推薦指數：
相關推薦
【關系抽取-R-BERT】定義訓練和驗證循環
【關系抽取-R-BERT】加載數據集 【關系抽取-R-BERT】模型結構 【關系抽取-R-BERT】定義訓練和驗證循環 相關代碼 說明 整個代碼的流程就是： 定義訓練數據； 定義模型； 定義優化器； 如果是訓練，將模型切換到訓練狀態;model.train()，讀取 ...
信息抽取——關系抽取
目錄 簡介 關於關系抽取 Pipline Model Model 1: Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network Model 2: Relation ...
NLP（十四）：Simple-Transformers—用BERT，RoBERTa，XLNet，XLM和DistilBERT文本分類
https://zhuanlan.zhihu.com/p/87760325 https://zhuanlan.zhihu.com/p/89232880 一、前言 Simple Transformers是Hugging Face在的Transformers庫的基礎上構建的。 Hugging ...
[轉發]短文本匹配
文章目錄 前言 經典方法 WMD詞移距離 BM25 深度文本匹配 DSSM MatchPyramid ESIM BiMPM DIIN DRCN ...
中文短文本聚類
文本聚類是將一個個文檔由原有的自然語言文字信息轉化成數學信息，以高維空間點的形式展現出來，通過計算哪些點距離比較近，從而將那些點聚成一個簇，簇的中心叫做簇心。一個好的聚類要保證簇內點的距離盡量的近，但簇與簇之間的點要盡量的遠。 如下圖，以 K、M、N 三個點分別為聚類的簇心，將結果聚為三類 ...
實習Learning記錄（八）——百度Lic2020關系抽取baseline學習 for Bert4Keras
百度Lic2020關系抽取baseline學習 for Bert4Keras 前情提要 就是參加了Lic2021多形態信息抽取賽道，然后找了找之前的baseline，看到了蘇神的思路，特地學習了一下，然后記錄一下。 賽事背景 信息抽取旨在從非結構化自然語言文本中提取結構化知識，如實體、關系 ...
中文短文本分類
文本分類，屬於有監督學習中的一部分，在很多場景下都有應用，下面通過小數據的實例，一步步完成中文短文本的分類實現，整個過程盡量做到少理論重實戰。 下面使用的數據是一份司法數據，需求是對每一條輸入數據，判斷事情的主體是誰，比如報警人被老公打，報警人被老婆打，報警人被兒子打，報警人被女兒打等來進行文本 ...