(学习周记3)论文Enriching BERT with Knowledge Graph Embeddings和DocBERT: BERT for Document Classification

最新推荐文章于 2024-08-16 07:45:29 发布

烈士和小丑

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还有很多课拖着没看，先不写了。(假装完成任务~)

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【CIKM 2021】推荐系统相关论文分类

发现问题，并解决问题，批判性思维

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第30届国际信息与知识管理大会（The 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2021）计划于2021年11月1日-11月5日在线召开。ACM CIKM是CCF推荐的B类国际学术会议，是信息检索和数据挖掘领域最重要的学术会议之一。这次会议共收到1251篇长文（Full paper）、290篇应用文（Applied paper）和626篇短文（Short paper）投稿，有271篇长文、

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持续更新收集*** 1、Bert系列 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding - NAACL 2019) ERNIE 2.0: A Continual Pre-training Framework for Language Understanding - arXiv 2019) StructBERT: Incorporating Language Structures into

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【论文泛读26】DocBERT：文件分类的最佳实践

scu-liu的博客

03-17

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贴一下汇总贴：论文阅读记录论文链接：《DocBERT: BERT for Document Classification》一、摘要据我们所知，我们首次将BERT应用于文档分类。这项任务的一些特点可能会使人认为BERT不是最合适的模型:句法结构对内容类别来说不太重要，文档通常比典型的BERT输入长，文档通常有多个标签。然而，我们表明，使用BERT的简单分类模型能够在四个流行的数据集上达到最先进的水平。为了解决与BERT推理相关的计算开销，我们从BERTlargeto提取知识到小型双向LSTMs，使用30

论文笔记 arxiv 2019|DocBERT: BERT for Document Classification

o11oo11o的博客

01-13

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文章目录1 简介1.1 创新2 方法3 实验 1 简介论文题目：DocBERT: BERT for Document Classification 论文来源：arxiv 2019 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.08398.pdf 代码链接：https://github.com/castorini/hedwig 1.1 创新第一个将BERT用于文档分类，达到SOAT效果。使用知识蒸馏，将BERTlargeBERT_{large}BERTlarge转换为较少参数的双向

Enriching BERT with Knowledge Graph Embeddings for Document Classification

Forlogenの解忧杂货铺

01-09

1110

arXiv github 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类所使用的数据集，本文中所使用的的GermEval2019中样本的内容包含：...

阅读分享：Enriching BERT with Knowledge Graph Embeddings for Document Classification

小皮肚鼓嘟嘟的博客

05-10

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Enriching BERT with Knowledge Graph Embeddings for Document Classification https://github.com/malteos/pytorch-bert-document-classification 子任务A：对一本书进行八分类；子任务B：第二层93个和第三层242个标签(总共343个标签)进行分类。 Arthitecture： Title Text：A short descriptive text (blurb) wi

bert_document_classification:长文档分类的体系结构和预训练模型

05-27

:open_book: BERT长文档分类 :open_book: 一个易于使用的界面，可用于经过全面训练的基于BERT的模型，以进行多类别和多标签的长文档分类。预训练模型目前可用于两种临床记录（EHR）表型任务：吸烟者识别和肥胖症检测。为了维持未来的发展和改进，我们为架构的所有语言模型组件提供了接口。此外，他们是一篇描述了架构背后的想法。该存储库包含一个更新的实现，该实现纠正了预印本原始版本中发现的错误。安装用pip安装： pip install bert_document_classification 或直接： pip install git+https://github.com/AndriyMulyar/bert_document_classification 用将任意长度的文本文档映射到指示标签的二进制向量。 from bert_document_classification . mod

2020年NLP所有领域最新、经典、顶会、必读论文

lqfarmer的博客

05-23

5208

本资源整理了近几年，自然语言处理领域各大AI相关的顶会中，一些经典、最新、必读的论文，涉及NLP领域相关的，Bert模型、Transformer模型、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答、机器翻译、文本生成、质量评估、纠错(多任务、masking策略等。)、Probe、多语言、领域相关、多模态、模型压缩、谓词填充、Analysis、分词解析NER、代词指代消解、词义消歧、情感分析、关系抽取、知识库、文本分类等，几乎所有领域。资源整理自网络，源地址：https://github.com/...

万字综述：行业知识图谱构建最新进展

Paper weekly

12-06

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作者｜李晶阳[1]，牛广林[2]，唐呈光[1]，余海洋[1]，李杨[1]，付彬[1]，孙健[1]单位｜阿里巴巴-达摩院-小蜜Conversational AI团队[1]，北京航空航天大学...

paper:Hierarchical Attention Networks for Document Classification

AI蜗牛之家

02-24

915

又是一篇很久之前用到的模型，今天回来整理，发现分类的模型都好简单啊，然后看到模型基于GRU，总觉得有点不想看，因为带时间序列的训练起来太慢了，最进没怎么关注分类的新模型，不过我觉得CNN和transformer结构(self attention)的搭配应该是分类问题的趋势，不过这篇文章后面的attention效果可视化还是不错的~ 文章目录1.模型概述2.模型详情2.1.Word Encode...

hedwig:PyTorch深度学习模型用于文档分类

05-25

此回购包含滑铁卢大学数据系统小组实施的用于文档分类的PyTorch深度学习模型。楷模：DocBERT：文档分类的BERT ：用于文件分类的正则化LSTM ：用于极端多标签文本分类的CNN ：分层注意力网络：字符级卷积网络：用于句子分类的CNN 每个模型目录都有一个README.md其中包含更多详细信息。设置PyTorch Hedwig专为Python 3.6和 0.4设计。 PyTorch建议使用Anaconda来管理您的环境。我们建议创建一个自定义环境，如下所示： $ conda create --name castor python=3.6 $ source activate castor 并按如下方式安装PyTorch： $ conda install pytorch=0.4.1 cuda92 -c pytorch 我们使用的其他Pyth

BERT4doc-Classification 使用教程

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BERT4doc-Classification 使用教程 BERT4doc-ClassificationCode and source for paper ``How to Fine-Tune BERT for Text Classification?``项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT4doc-Classification 1. 项目目录结...

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文献收集：文档分类：《Team “DaDeFrNi” at CASE 2021 Task 1: Document and Sentence Classification for Protest Event Detection》【ACL】【2021】《Every Document Owns Its Structure: Inductive Text Classification via Graph Neural Networks》【ACL】【2020】《Aspect Sentimen

Bert时代的创新：Bert在NLP各领域的应用进展 | 技术头条

AI科技大本营

06-10

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作者：张俊林，中国中文信息学会理事，中科院软件所博士。目前在新浪微博 AI Lab 担任资深算法专家。在此之前，张俊林曾经在阿里巴巴任资深技术专家并负责新技术团队，以及在...

bert在多分类等应用

qq_42182596的博客

07-23

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参考： BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding Bert时代的创新（应用篇）：Bert在NLP各领域的应用进展一、bert原理 1、应用领域：文本分类文本分类是个NLP中历史悠久，源远流长……总之比较成熟的应用领域。它的意思是给定一个文档，模型告诉这是哪个类别，是讲的“体育”还是“娱乐”，总之就是这个意思。那么，Bert应用在这个领域效果如何呢？目前也有工作。论文：DocBER

论文浅尝 | Complex Embeddings for Simple Link Prediction

大章鱼有小学术之心的博客

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读完Knowledge Graph Embedding with Iterative Guidance from Soft Rules的大致思想后，好奇为什么要用复数来表示一个向量，就想看另一篇论文： Complex Embeddings for Simple Link Prediction 然后发现，有个博客很好的说了这个事，我就转过来以后学习博客：论文浅尝 | Complex Embed...

BERT学习过程记录1：Word2vec

越丘的博客

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目录1. 什么是Word2vec2. Skip-gram 和 CBOW 模型2.1. Skip-gram 和 CBOW 的简单情形2.2. Skip-gram 更一般的情形2.3. CBOW 更一般的情形资料来源自知乎，仅作摘录之用 1. 什么是Word2vec 在聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、...

BERT模型实战之多文本分类（附源码）