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不用费劲，这5款效率工具为你解决学习工作烦恼
今天我要向大家推荐5款超级好用的效率软件，无论是在学习还是办公中都能够极大地提高效率。这些软件可以帮助你解决许多问题，而且每个都是真正的神器。
1.键盘仿真鼠标——NeatMouse
NeatMouse 是一个小型的工具能够使用鼠标光标控制指针。当你的鼠标不…
Enriching Knowledge Bases with Counting Quantifiers理解
Paramita Mirza, et al. ISWC 2018. 对某些术语不能确定其译名，因此暂用英文。
Couting quantifiers play an important role in question answering or knowledge base curation, but are neglected by prior work. This paper develops the first full-fledged s…
Enriching BERT with Knowledge Graph Embeddings for Document Classification
arXiv github
这是GermEval 2019 Task 1 – Shared task on hierarchical classification of blurbs的一个实验性文章，文中所关注的问题总体上来说属于文本分类，但根据所使用的数据集具体来说是一个关于层次化标签的文本多分类任务。相对于基本的文本分…
2024 年 6 月大学英语四级考试真题（第 1 套）——解析版
🏠个人主页：fo安方的博客✨ 💂个人简历：大家好，我是fo安方，目前中南大学MBA在读，也考取过HCIE Cloud Computing、CCIE Security、PMP、CISP、RHCE、CCNP RS、PEST 3等证书。🐳 &…
![LiteratureReading:[2016] Enriching Word Vectors with Subword Information](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/LiteratureReading:[2016] Enriching Word Vectors with Subword Information)
LiteratureReading:[2016] Enriching Word Vectors with Subword Information
文章目录 一、文献简明（zero）二、快速预览（first）1、标题分析2、作者介绍3、引用数4、摘要分析（1）翻译（2）分析 5、总结分析（1）翻译（2）…
（阅读笔记）R-Bert：Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classificatio
R-Bert：使用Bert进行关系抽取
时间：2019
使用数据是SemEval2010（带有方向），不涉及远程监督噪声数据。
方法：在每个句子开头添加[CLS]标志，在分类任务中，经过Bert处理后，其最终隐藏状态可作为句子表示。强调关系抽取任务的实体本质，捕获实体的位置信息，在每个头实…
知识图谱：IMGpedia: Enriching the Web of Data with Image Content Analysis（IMGpedia文献综述1）
IMGpedia: Enriching the Web of Data with Image Content Analysis
1.摘要部分 链接数据很少考虑构成Web核心部分的多媒体内容。为了探索链接数据和多媒体的结合，正在开发IMGpedia：为WIKIPIDIA文章中使用的图像计算基于内容的描述符，然后提出将这些描述与传统百科全书知识…
Facebook AI Research -- Enriching Word Vectors with Subword Information（fasttext 表征学习篇）
用子词信息丰富词向量
摘要：
在大型无标记的语料库中训练的连续词汇表示，对于许多自然语言处理（NLP）的任务都是有用的。许多主流的模型通过为每一个单词赋予不同的词向量而忽视了词汇的词形。这对于拥有大量词汇，许多…
论文浅尝 | Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification
论文针对句子级别的关系抽取问题提出了一种结合BERT预训练模型和目标实体信息的模型。
1. 文章主要贡献 提出将 BERT 用在了关系抽取任务, 探索了实体和实体位置在预训练模型中的结合方式。 可以通过在实体前后加标识符得方式表明实体位置, 代替传统位置向量的做法࿰…
Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification 论文阅读笔记
Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification 论文阅读笔记 （R-BERT关系抽取）
一、核心思想：
关系分类不仅依赖于整个句子的信息，还依赖于具体目标实体的信息。
二、方法&#…
Raki的读paper小记：FastText：Enriching Word Vectors with Subword Information
Abstract & Introduction & Related Work
研究任务 word representation 已有方法和相关工作 基于形态学的分解 面临挑战 流行的学习这种表征的模型忽略了单词的形态，为每个单词分配了一个不同的向量。这是一个局限性，特别是对于具有大词汇量和…
Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification 论文研读
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.08284.pdf 摘要
关系分类是一项重要的自然语言处理任务用以抽取两实体的关系，最先进的关系分类方法主要是基于卷积网络（CNN）或者循环网络（RNN）。最近，预训练模型BERT成功应用于诸多NLP领域的分类和序列标注问题。关系分类与以上问…
论文解读：《Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification》R_BER
一、摘要（原文Abstract翻译）
关系分类是一个重要的NLP任务，其主要目标是提取出实体之间的关系。最先进的关系分类方法主要是基于CNN或RNN。最近，预训练BERT模型在许多NLP的分类和序列标注任务中都获得了非常好的结果。关系分类不…
Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification论文阅读
论文题目：Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification
作者：Shanchan Wu，Yifan He ， Alibaba Group (U.S.) Inc., Sunnyvale, CA
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1…
Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification
论文阅读《Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information forRelation Classifification》
Author
Shanchan Wu
Alibaba Group (U.S.) Inc., Sunnyvale, CA
shanchan.wualibaba-inc.com
Yifan He
Alibaba Group (U.S.) Inc., Sunnyvale, CA
y.healibab…
Enriching Local and Global Contexts for Temporal Action Localization ContextLoc论文阅读笔记
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2107.12960.pdf
Abstract
有效地解决时间动作定位(TAL)问题需要一个共同追求两个混杂目标的视觉表征，即时间定位的细粒度识别和动作分类的足够的视觉不变性。我们通过在流行的两阶段时间定位框架中丰富局部和全局上下文…
 K8S 云原生架构探索，JavaScript Enriching Events(丰富事件信息))
Sentry(v20.12.1) K8S 云原生架构探索，JavaScript Enriching Events(丰富事件信息)
系列 Sentry-Go SDK 中文实践指南一起来刷 Sentry For Go 官方文档之 Enriching EventsSnuba：Sentry 新的搜索基础设施(基于 ClickHouse 之上)Sentry 10 K8S 云原生架构探索，Vue App 1 分钟快速接入Sentry(v20.12.1) K8S云原生架构探索,玩转前/后端监控与…
![[FastText in Word Representations]论文实现：Enriching Word Vectors with Subword Information*](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/[FastText in Word Representations]论文实现：Enriching Word Vectors with Subword Information*)
[FastText in Word Representations]论文实现：Enriching Word Vectors with Subword Information*
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FastText模型：Enriching Word Vectors with Subword Information
参考链接
论文链接：Enriching Word Vectors with Subword Information
FastText模型
FastText模型是在skip-gram模型基础上提出来的，所有首需要回顾一下skip-gram模型，可以参考连接： skip-gram模型skip-gram模型图：…