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发表了文章 2023-08-02
FourIE：基于图卷积网络的跨任务实例表征交互和标签依赖的联合信息抽取模型
现有的信息抽取(IE)工作主要是分别解决四个主要任务(实体提及识别、关系抽取、事件触发词检测和论元抽取)，无法从任务之间的相互依赖中获益。
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发表了文章 2023-08-02
GraphIE：通过建模实例间和标签间依赖性联合抽取实体、关系和事件 论文解读
事件触发词检测、实体提及识别、事件论元抽取和关系抽取是信息抽取中的四个重要任务，它们被联合执行(联合信息抽取- JointIE)，以避免错误传播并利用任务实例之间的依赖关系
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发表了文章 2023-08-01
SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings论文解读
本文介绍了SimCSE，一个简单的对比学习框架，极大地推进了最先进的句子嵌入。我们首先描述了一种无监督方法，该方法采用一个输入句子，并在一个对比目标中预测自己
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发表了文章 2023-08-01
sklearn.metrics中micro和macro的区别
先看以下示例，区分micro和macro的区别，这里直接调用sklearn封装好的接口
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发表了文章 2023-08-01
OneIE：A Joint Neural Model for Information Extraction with Global Features论文解读
大多数现有的用于信息抽取(IE)的联合神经网络模型使用局部任务特定的分类器来预测单个实例(例如，触发词，关系)的标签，而不管它们之间的交互。
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发表了文章 2023-08-01
Efficient Zero-shot Event Extraction with Context-Definition Alignment论文解读
事件抽取（EE）是从文本中识别感兴趣的事件提及的任务。传统的工作主要以监督的方式为主。然而，这些监督的模型不能概括为预定义本体之外的事件类型。
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发表了文章 2023-08-01
优化cv2.findContours()函数提取的目标边界点，使语义分割进行远监督辅助标注
可以看到cv2.findContours()函数可以将目标的所有边界点都进行导出来，但是他的点存在一个问题，太过密集，如果我们想将语义分割的结果重新导出成labelme格式的json文件进行修正时，这就会存在点太密集没有办法进行修改，这里展示一个示例：没有对导出的结果进行修正，在labelme中的效果图。
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发表了文章 2023-08-01
MEE: A Novel Multilingual Event Extraction Dataset 论文解读
事件抽取（EE）是信息抽取（IE）的基本任务之一，旨在从文本中识别事件提及及其论点（即参与者）。由于其重要性，已经为事件抽取开发了广泛的方法和资源。
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发表了文章 2023-08-01
Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions论文解读
事件抽取问题需要检测事件触发词并抽取其相应的论元。事件论元抽取中的现有工作通常严重依赖于作为预处理/并发步骤的实体识别，这导致了众所周知的错误传播问题。
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发表了文章 2023-08-01
Retrieval-Augmented Generative Question Answering for Event Argument Extraction论元解读
长期以来，事件论元抽取一直被研究为基于抽取的方法的序列预测问题，孤立地处理每个论元。尽管最近的工作提出了基于生成的方法来捕获交叉论元依赖性，但它们需要生成和后处理复杂的目标序列（模板）。
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发表了文章 2023-08-01
PESE Event Structure Extraction using Pointer Network based Encoder-Decoder Architecture论文解读
事件抽取（EE）的任务旨在从文本中找到事件和事件相关的论元信息，并以结构化格式表示它们。大多数以前的工作都试图通过分别识别多个子结构并将它们聚合以获得完整的事件结构来解决这个问题。
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发表了文章 2023-08-01
MAVEN-ERE一个新的事件关系检测数据集
真实世界事件之间的各种关系，包括共指、时间、因果和子事件关系，是理解自然语言的基础。
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发表了文章 2023-08-01
Speech Emotion Recognition With Local-Global aware Deep Representation Learning论文解读
语音情感识别（SER）通过从语音信号中推断人的情绪和情感状态，在改善人与机器之间的交互方面发挥着至关重要的作用。尽管最近的工作主要集中于从手工制作的特征中挖掘时空信息，但我们探索如何从动态时间尺度中建模语音情绪的时间模式。
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发表了文章 2023-08-01
TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking 论文解读
近年来，从非结构化文本中提取实体和关系引起了越来越多的关注，但由于识别共享实体的重叠关系存在内在困难，因此仍然具有挑战性。先前的研究表明，联合学习可以显著提高性能。然而，它们通常涉及连续的相互关联的步骤，并存在暴露偏差的问题。
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发表了文章 2023-08-01
cv2.fillPoly的大坑
在labelme标注图像后，想将其json文件转化为png的图像，我们这里使用cv2.fillPoly()进行转化，但是遇到了一个巨坑
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发表了文章 2023-08-01
DCFEE： A Document-level Chinese Financial Event Extraction System based on Automatically Labeled论文解读
我们提出了一个事件抽取框架，目的是从文档级财经新闻中抽取事件和事件提及。到目前为止，基于监督学习范式的方法在公共数据集中获得了最高的性能（如ACE 2005、KBP 2015）。这些方法严重依赖于人工标注的训练数据。
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发表了文章 2023-08-01
PTPCG: Efficient Document-level Event Extraction via Pseudo-Trigger-aware Pruned Complete Graph论文解读
据我们所知，我们目前的方法是第一项研究在DEE中使用某些论元作为伪触发词的效果的工作，我们设计了一个指标来帮助自动选择一组伪触发词。此外，这种度量也可用于度量DEE中带标注触发词的质量。
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发表了文章 2023-08-01
Doc2EDAG: An End-to-End Document-level Framework for Chinese Financial Event Extraction论文解读
大多数现有的事件抽取（EE）方法只提取句子范围内的事件论元。然而，此类句子级事件抽取方法难以处理来自新兴应用程序（如金融、立法、卫生等）的大量文件
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发表了文章 2023-08-01
GIT：基于异构图的交互模型与跟踪器的文档级事件抽取 论文解读
文档级事件提取旨在从整篇文章中识别事件信息。由于这项任务的两个挑战，现有的方法并不有效：a）目标事件论点分散在句子中
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发表了文章 2023-08-01
cuda在windows10安装教程
首先找到这个图标，也就是nvidia控制面板
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发表了文章 2023-08-01
Document-Level Event Role Filler Extraction using Multi-Granularity Contextualized Encoding论文解读
基于多粒度上下文编码的文档级事件角色填充提取
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发表了文章 2023-08-01
RAAT: Relation-Augmented Attention Transformer for Relation Modeling in Document-Level 论文解读
在文档级事件提取（DEE）任务中，事件论元总是分散在句子之间（跨句子问题），多个事件可能位于一个文档中（多事件问题）。在本文中，我们认为事件论元的关系信息对于解决上述两个问题具有重要意义，并提出了一个新的DEE框架
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发表了文章 2023-08-01
JDK的安装
现在电脑上很多软件都是基于JAVA语言开发的，并且在学习JAVA编程时，JDK的安装变得十分平常。这里展示了一个关联NEO4J图数据库的JDK安装教程。
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发表了文章 2023-08-01
Neo4J因为JDK不匹配出现启动问题
这是因为你的电脑没有安装好正确版本的JDK，所以不能正常启动。这里提供一个方案，可能可以解决你的问题。
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发表了文章 2023-08-01
IS ATTENTION BETTER THAN MATRIX DECOMPOSITION
目前self-attention机制已经在深度学习领域发挥着至关重要的作用。在建模全局信息时，attention机制是不是能够被取代，或者有更好的方法？
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发表了文章 2023-08-01
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation 论文解读
我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近的基于transformer的模型由于在编码空间信息时self-attention的效率而主导了语义分割领域。在本文中，我们证明卷积注意力是比transformer中的self-attention更有效的编码上下文信息的方法。
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发表了文章 2023-08-01
TripleRank An unsupervised keyphrase extraction algorithm
Triple是2021年吉林大学提出的一种无监督关键词抽取算法，在四个数据集上实现了SOTA。其实也就是模型集成。（EmbedRank、TopicRank、PositionRank）
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发表了文章 2023-08-01
SIFRank New Baseline for Unsupervised Keyphrase Extraction Based on Pre-Trained Language Model
在社交媒体上，面临着大量的知识和信息，一个有效的关键词抽取算法可以广泛地被应用的信息检索和自然语言处理中。传统的关键词抽取算法很难使用外部的知识信息。
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发表了文章 2023-08-01
JointKPE关键词抽取论文算法解读
这篇论文是清华大学2021年的论文，主要目的是在开放领域进行关键词/短语抽取。作者提出了一种模型叫做JointKPE，是建立在预训练语言模型上的开放领域关键词抽取模型
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发表了文章 2023-08-01
Single TPR论文解读
Single TPR是2015年提出来的，是基于TPR的进一步改进，TPR论文解读可以参考Topical PageRank(TPR)论文解读_Trouble…的博客-CSDN博客。
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发表了文章 2023-08-01
SGRank
SGRank是2015年提出来的无监督关键词抽取算法。无监督关键词抽取主要可以分成两个类别：一类是基于统计的方法；一类是基于图的方法。这次由此提出了一种混合统计-图的新算法，来实现无监督关键词抽取的最佳效果。
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发表了文章 2023-08-01
Topical PageRank(TPR)论文解读
现基于图的关键字抽取算法都是通过单个单词的在网络中的随机游走，来得出每个单词的重要性得分。文档和单词能被混合语义主题呈现，作者提出将传统的随机游走算法分解成多个不同主题的随机游走。作者建立了一个Topical PageRank算法在不同主题图上进行随机游走
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发表了文章 2023-08-01
Keyphrase Extraction Using Deep Recurrent Neural Networks on Twitter论文解读
该论文针对Twitter网站的信息进行关键词提取，因为Twitter网站文章/对话长度受到限制，现有的方法通常效果会急剧下降。作者使用循环神经网络（recurrent neural network，RNN）来解决这一问题，相对于其他方法取得了更好的效果。
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发表了文章 2023-08-01
CollabRank论文解读
以前的方法通常对单个文档单独执行关键字短语提取任务，而不对每个文档进行交互，假设文档被视为彼此独立。
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发表了文章 2023-08-01
TopicRank论文解读
TopicRank是2013年的一种无监督关键词抽取算法，其还是一种基于图的关键词抽取算法，主要创新点在于会依赖文档的主题进行辅助辅助排序。候选关键词将以主题进行划分，被用作完整的词图节点。
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发表了文章 2023-08-01
WikiRank论文解读
WikiRank是2018年提出来的，作者认为背景知识可以提供文档的有价值信息，但是它们很少呗应用到关键词抽取任务中来。
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发表了文章 2023-08-01
PositionRank论文解读
PositionRank是2017年提出的论文，是一种用于从学术文档中提取关键短语的无监督模型，它将单词出现的所有位置的信息合并到有偏置的PageRank中。
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发表了文章 2023-08-01
ExpandRank论文解读
ExpandRank是出自北京大学2008年的老论文，其实现思想为：现有的单文档关键字短语提取方法通常只使用指定文档中包含的信息。
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发表了文章 2023-08-01
EmbedRank论文解读
EmbedRank筛选关键词是通过关键词句子的嵌入和完整文档的嵌入之间的距离获得的信息量
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发表了文章 2023-08-01
YAKE!无监督关键字抽取算法解读
RAKE遵循由启发式方法支持的无监督方法，该方法可以在短时间内轻松扩展到不同的集合、域和语言。
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发表了文章 2023-08-01
TF-IDF、TextRank关键字抽取排序算法
TF-IDF称为词频逆文本，结果严重依赖文本分词之后的效果。其公式又可以分成词频（Term Frequency，TF）的计算和逆文档概率（IDF）的计算。
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发表了文章 2023-08-01
RAKE（快速自动关键字抽取）算法原理与实现
RAKE算法用来做关键词(key word)的提取，实际上提取的是关键的短语(phrase)，并且倾向于较长的短语，在英文中，关键词通常包括多个单词，但很少包含标点符号和停用词，例如and，the，of等，以及其他不包含语义信息的单词。
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发表了文章 2023-08-01
导出项目目录树结构
在cmd中切换到自己所需要导出项目树结构的根目录下，在win中可以使用cd来切换文件夹
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发表了文章 2023-08-01
C++实现快速排序算法
快速排序算法时最常用的排序算法之一，时间复杂度为O(nlog(n))~O(n^2)，最差的时候就是排序的原始数据和要求正好相反，如需要正序的结果，而原始数据恰好是逆序的过程。
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发表了文章 2023-08-01
python3安装mmseg库
结果会出现问题，一直提示报错。具体报错示例如下图所示，网上很难找到有效地解决方法。可能不同的环境会有不同的报错信息。
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发表了文章 2023-08-01
针对pytorch中的CRF不存在属性
为了更加便捷地使用CRF模块，有大佬真们对CRF封装起来，方便大家使用。关于CRF的左右，本博客不具体介绍，有兴趣的朋友可以百度查找。
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发表了文章 2023-08-01
将TIF图像格式转化为PNG或者JPG格式
安装好cv2库，如果没有安装，请使用pip install opencv-python进行安装。
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发表了文章 2023-08-01
将ansi文本格式以utf-8文本格式进行读取
查阅网上很多博客关于其他文本格式转化成utf-8，会出现中文乱码的情况，自己也遇到了，看到网上很多乱七八糟的博客，都没有什么实质性的解决方案。为此专门写了这篇博客，希望能对你们有帮助。
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发表了文章 2023-08-01
数的分解
把 2019分解成 3个各不相同的正整数之和，并且要求每个正整数都不包含数字2和4，一共有多少种不同的分解方法？
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发表了文章 2023-08-01
回文日期
输出两行，每行1个八位数。第一行表示下一个回文日期，第二行表示下一个ABABBABA型的回文日期。
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发表了文章
2023-08-03
C++sokcet网络编程笔记
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发表了文章
2023-08-03
C++设计模式笔记
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发表了文章
2023-08-03
C++多线程实现
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发表了文章
2023-08-03
C++绑定器和函数对象
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发表了文章
2023-08-03
C++实现MySQL数据库连接池
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发表了文章
2023-08-03
C/C++封装：Windows/Linux下封装.lib/.so文件
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发表了文章
2023-08-03
C/C++实现高并发http服务器
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发表了文章
2023-08-03
C/C++服务器和客户端交互笔记
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发表了文章
2023-08-03
ACL2023 - An AMR-based Link Prediction Approach for Document-level Event Argument Extraction
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发表了文章
2023-08-03
ACL2023 - AMPERE: AMR-Aware Prefix for Generation-Based Event Argument Extraction Model
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发表了文章
2023-08-03
ACL2022 Document-Level Event Argument Extraction via Optimal Transport
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发表了文章
2023-08-02
ubuntu下安装transition_amr_parser
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发表了文章
2023-08-02
CoreNLP server的开启与使用方法
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发表了文章
2023-08-02
One SPRING to Rule Them Both Symmetric AMR Semantic Parsing and Generation without Complex Pipeline
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发表了文章
2023-08-02
python日志保存与打印
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发表了文章
2023-08-02
ACL 2022：Graph Pre-training for AMR Parsing and Generation
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发表了文章
2023-08-02
ACL 2019 - AMR Parsing as Sequence-to-Graph Transduction
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发表了文章
2023-08-02
TASLP21-Reinforcement Learning-based Dialogue Guided Event Extraction to Exploit Argument Relations
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发表了文章
2023-08-02
HiCLRE: A Hierarchical Contrastive Learning Framework for Distantly Supervised Relation Extraction
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发表了文章
2023-08-02
ACL2022：A Simple yet Effective Relation Information Guided Approach for Few-Shot Relation Extraction
