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不常见的电脑软件，却很实用你用过几款呢？
1.系统清理 对于Windows用户来说，电脑垃圾清理一直是跨不过去的坎。虽然市面上有很多主打垃圾清理的管家软件，但它们提供的功能过于冗余，显得有些笨重。
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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
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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。🐳 &…
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（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
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使用数据是SemEval2010（带有方向），不涉及远程监督噪声数据。
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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：
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论文浅尝 | Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification
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Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification 论文阅读笔记
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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）
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