文件名称：TLNN:EMNLP-IJCNLP 2019论文“具有触发感知的莱迪思神经网络的事件检测”的源代码
文件大小：78KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-29 12:06:46
Python
自述文件 这是EMNLP 2019论文《的源代码。 TLNN模型旨在解决触发词不匹配和触发多义性问题。 在此项目中，事件检测是序列标记任务。 有关更多信息，请阅读本文。 要求 Python 3.6 火炬0.3.0 CUDA 0.9 脾气暴躁的 数据集 本文中的数据集是ACE2005和KBP Eval 2017 。 根据最不发达国家的条款，我们不能将数据共享给第三方。 但是，如果您拥有LDC许可证，则可以获取具有LDC编号的两个数据集： ACE 2005： LDC2006T06 2017年KBP评估： LDC2017E55 资料格式 训练/开发/测试 该任务被视为序列标记任务。 培训，开发和测试数据应采用标准制表符分隔的格式。 每行一个词，标记和标签的单独列，句子之间的空行。 每个句子的第一行是对应于黄金集的文档ID。 对于每个单词，第一列是标记，第二列是字符索引，最后一列是事件
【文件预览】：
TLNN-master
----README.md(4KB)
----src()
--------utils()
--------config.py(565B)
--------train.py(15KB)
--------models()
--------ace_mg.res(14KB)
----__pycache__()
--------config.cpython-36.pyc(795B)
--------Configure.cpython-36.pyc(854B)