文件名称：RE-DS-Word-Attention-Models
文件大小：309.79MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 13:23:52
Python
RE-DS-单词注意模型 论文链接： ://www.akbc.ws/2017/papers/15_paper.pdf摘要：远程监督（DS）是一种从有限的监督开始开发关系提取器的流行技术。 我们注意到，在远程监管环境中的大多数句子都非常长，并且可能不会受到单词注意的影响，从而可以更好地表达句子。 我们在本文中的贡献是三方面的。 首先，我们提出了两个新颖的单词注意模型用于远程监督的关系提取：（1）基于Bi-GRU的单词注意模型（BGWA），（2）以实体为中心的注意模型（EA），以及结合了组合的组合模型使用加权投票方法的多个互补模型以改进关系提取。 其次，我们引入了GDS，这是一个用于关系提取的新的远程监管数据集。 GDS消除了所有以前的远程监管基准数据集中存在的测试数据噪声，从而使可靠的自动评估成为可能。 第三，通过对多个真实数据集的广泛实验，我们证明了所提出方法的有效性 引用：如果您认为此
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RE-DS-Word-Attention-Models-master
----requirements.txt(1KB)
----README.md(4KB)
----Data()
--------Riedel2010()
--------GIDS()
--------Ensemble_Data()
----Codes()
--------Preprocess()
--------Models()