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ERE-EN数据集是一个常用于文本类任务的数据集，特别是在处理与事件抽取和事件关系相关的任务时。该数据集通常与LDC2015E29、LDC2015E68、LDC2015E78等文件目录相关联。然而，关于ERE-EN数据集的具体内容、结构和标注方式，可能会因版本和发布者的不同而有所变化。文件结构如下：
获取方法：
方法1：注册LDC账号并加入组织获取数据，官网链接：LDC官网
方法2：关注公众号，回复ERE-ENLDC语料小助手
https://mp.weixin.qq.com/s/8GgZFh9XAr7FYwivQ_ajRg
论文笔记 Bipartite Flat-Graph Network for Nested Named Entity Recognition | ACL2020
论文作者： 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.00436.pdf Abstract 作者为嵌套命名实体识别（nested NER）提出了新颖的二部平面图网络（bipartite flatgraph network, BiFlaG），它包含两个子图模型：针对最外层实体的非嵌套NER模型与针对位于内层的全部实体的图模型。作者采用双向LSTM与图卷积网络（graph convolutional network, GCN）联合学习非嵌套实体与它们的内部依赖。先前的模型仅考..
TEXT2EVENT: Controllable Sequence-to-Structure Generation for End-to-end Event Extraction翻译
摘要 由于事件内容的复杂结构和文本和事件之间的语义差距，事件提取任务面临巨大挑战。传统方法通常通过将复杂结构预测任务分解为多个子任务来提取事件。在本文中，我们提出了TEXT2EVENT，一个sequence-to-structure的生成框架，可以以端到端的方式直接从文本中提取事件。具体地，我们设计了一个用于统一事件提取的sequence-to-structure网络，并在推理期间使用了事件知识注射的约束解码算法，以及用于高效模型学习的课程学习算法。实验结果表明，通过在单模型上平均建模所有任务，并统一预测不
中文实体识别数据集
中文命名实体识别数据集 1. 微软实体数据集 数据集简介： MSRANER是由微软亚洲研究院标注的新闻领域的实体识别数据集，也是SIGNAN backoff 2006的实体识别任务的数据集之一。该数据集包含5 万多条中文实体识别标注数据，实体类别分为人物、地点、机构三类。 数据集详情： 名称 规模 创建日期 单位 论文 下载 评测 MSRANER 训练集46364个句子，验证集4365个句子 2006年 微软亚洲研究院 链接 链接 链接 基于该数据集发表的论文： Zhang
文献阅读：ERNIE 2.0
0. 背景 机构：百度 作者：Yu Sun, Shuohuan Wang 发布地方：arxiv 面向任务：Natural Language Understanding 论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.12412 论文代码：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/ 0-1. 摘要 预训练语言模型带来NLP领域的巨大飞跃就无需多言了，...
(三十四)人工智能应用--自然语言处理--自然语言处理概述
自然语言处理（NLP）是让机器理解人类语言的交叉学科，涵盖语音识别、语义理解与生成。其发展历经规则驱动、统计学习到深度学习三阶段，核心突破在于词向量（如Word2Vec）实现语义表示。课程以“三层金字塔”框架梳理基础技术、核心技术与应用实践，并强调数据维度：文本为2D，序列3D，图像4D，视频5D，第一维恒为样本数。掌握文本→ID→Embedding的转化链路，是构建模型的基础。
LUBM标准数据集
关于lubm数据集的详细文档资料，里面包括LUBM数据集开发缘由，实验和操作等信息。
ERE-EN数据集介绍，编号LDC2015E78
Rich ERE数据集常用于关系抽取任务，文件结构如下：
关系抽取数据信息-数据集
数据集介绍 内容 根据知识图谱发展报告2018相关介绍，框架主要设计为有以下五大功能： 知识表示学习， Knowledge Representation Learning 实体识别与链接， Entity Recognition and Linking 实体关系抽取， Entity Relation Extraction 事件检测与抽取， Event Detection and Extraction 知识存储与查询， Knowledge Storage and Query 知识推理， Knowledge Reasoning 因此将有六个主要的功能模块：krl（知识表示学习）、erl（实体识别与链接）、ere（实体关系抽取）、ede（实体检测与抽取）、ksq（知识存储与查询）、kr（知识推理）以及其他功能模块。
ERE-EN数据集介绍，编号LDC2015E29
ERE-EN数据集是一个常用于文本类任务的数据集，特别是在处理与事件抽取和事件关系相关的任务时。该数据集通常与LDC2015E29、LDC2015E68、LDC2015E78等文件目录相关联。然而，关于ERE-EN数据集的具体内容、结构和标注方式，可能会因版本和发布者的不同而有所变化。方法2：关注公众号，回复ERE-EN。
A+Comparison+of+the+Events+and+Relations+Across+ACE,+ERE,+TAC-KB
摘要在计算语义中努力的兴起已导致各种类型的关系提取和语义解析的兴趣增加。尽管存在用于实现此工作的各种手动注释资源，但是在开发这些材料时考虑了不同的标准和目标。为
物联网定位技术｜实验报告｜实验一 Wi-Fi指纹定位
全球定位系统是迄今为止应用最为成功的地位系统，具备高精度的定位能力，但在室内和高楼密布的城区等信号遮挡严重的密集环境中，由于接受机捕获不到足够强度的卫星信号，GPS的定位质量难以保证甚至无法完成定位，使其可用性受到严重制约。由于室内环境下都普及了WiFi，因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备，是一个非常节省成本的方法。
ACL2022 事件抽取论文之Query and Extract: Refining Event Extraction as Type-oriented Binary Decoding 阅读笔记
ACL2022 事件抽取论文之Query and Extract: Refining Event Extraction as Type-oriented Binary Decoding 的阅读笔记
华为昇腾Atlas200DK. CANN模型推理——目标检测结果不对（无检测结果）的问题解决
目录前言问题描述问题排查1.后处理模块问题排查2.预处理模块问题排查3.模型问题排查4.算法bug问题排查5.AI板卡问题排查6.模型精度问题排查6.模型推理问题解决：模型输入数据与预处理不同后记 前言 上周我在华为昇腾Atlas200DK中部署nanodet和yolov5时，出现了目标检测结果不对（没有检测到任何物体），困扰了整整三天，最后找到原因并圆满解决，在这里记录一下debug过程。 以上测试均在python中完成。 问题描述 第一天上午，我首先将nanodet由pytorch的.pth模型转换为.
DEGREE: A Data-Efficient Generation-Based Event Extraction Model论文解读
在本文中，我们关注低资源端到端事件抽取，并提出了DEGREE，这是一个数据高效模型，将事件抽取表述为一个条件生成问题。给定一篇文章和一个手动设计的提示，DEGREE学会将文章中提到的事件总结成一个遵循预定义模式的自然句子。然后用确定性算法从生成的句子中抽取出最终的事件预测。
保姆级教程：用STM32H743+TJA1042T玩转FDCAN，CubeMX配置1M/5M双速率通信（附完整代码）
本文提供STM32H743与TJA1042T实现FDCAN双速率通信的保姆级教程，详细讲解CubeMX配置1M/5M双速率通信的全过程，包括硬件连接、时钟树配置、过滤器设置及中断管理，并附完整代码示例，助力开发者快速掌握FDCAN高速通信技术。
轴承故障诊断——领域知识
幅域分析、频域分析及轴承方面的领域知识
技术动态 | 事件图谱schema生成关键前沿技术：如何基于语言模型生成Event Schema代表工作解读...
转载公众号| 老刘说NLP做过事件抽取的朋友们都知道，事件schema是一个十分重要的存在，事件schema又称事件模式。事件模式提供了一种概念性的、结构性的和形式化的语言来表示事件和对世界事件知识进行建模。不过，在实际的研发过程中，我们会发现，由于现实世界事件的开放性、事件表达的多样性和事件知识的稀缺性，自动生成高质量和高覆盖率的事件模式难度较大。最近，《Harvesting Event Sc...
docker拉取镜像报错：Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/“: dial tcp
docker拉取镜像报错：Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/“: dial tcp
EACL 2023 | 多编码器的事件抽取混合检测生成框架
©PaperWeekly 原创 ·作者 |werge研究方向 |自然语言处理传统事件抽取任务一般分为的事件检测（ED, Event Detection）和事件论元抽取（EAE, Event Argument Extraction）两个子任务。前者用于识别事件触发词并对其对应的事件类型进行分类；后者则主要用于提取触发词对应的论元及其角色。事件抽取任务一般使用多个分类任务框架建模，或者采用统一的...
pytorch转onnx转paddlepaddle
1.pt转onnx 可查看我之前的文章：https://blog.youkuaiyun.com/oyjwin/article/details/117778583?spm=1001.2014.3001.5501
git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案
本文主要介绍了git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案，希望能对使用git的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
【笔记】事件抽取
【笔记】事件抽取 一、概念 参考 1. 什么是事件抽取？ ACE定义：事件抽取式从一段描述文本（一般是句子级的）中抽取一些关键元素，根据ACE的定义，组成事件的元素包括：触发词，事件类型，论元和论元角色； D.Ahn首先提出将ACE事件抽取任务分成四个子任务:触发词检测、事件/触发词类型识别、事件论元检测和参数角色识别。我们使用ACE术语来介绍如下事件结构: 「事件触发词」：Trigger, 表示事件发生的核心词，多为动词和特有名词； 「事件类型」：最清楚地表达事件发生的主要词，一般指动词或名词。 A
COMSOL介电弹性体数值仿真指南：预拉伸圆形DEA的稳态变形分析（I）
本期博客是《COMSOL介电弹性体数值仿真指南》系列博客中的一期。聚焦于介电弹性体驱动器（DEA）中最为经典的预拉伸圆形DEA驱动器构型，对其物理特性及数值仿真总体方案进行介绍与讨论。
【论文阅读笔记|ACL2022】Query and Extract: Refining Event Extractionas Type-oriented Binary Decoding
我们提出了一个新的事件抽取框架，它使用事件类型和论元角色作为自然语言查询，从输入文本中提取候选触发词和论元。
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
nlp中的实体关系抽取方法总结
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要35分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：知乎地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77868938作者：J...
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
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学习记录（一）：RIRE数据集
如何将数据转换为.dcm格式？ 如何将.mhd格式文件转换为.jpg,.tif等格式？ step1:安装python（并用pip安装cv2和ITK模块） step2:运行下列代码 import SimpleITK as sitk import cv2 itk_img = sitk.ReadImage(‘C:\Users\acer\Python\Python36\patient_001\ct...
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