[AAAI2018]SEE:Syntax-aware Entity Embedding for Neural Relation Extraction

最新推荐文章于 2024-05-27 16:28:41 发布
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分类专栏： PaperNotes 文章标签： relation extraction Syntax-aware
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/appleml/article/details/79408089
本文探讨了远程监督和多示例学习的区别与应用。远程监督通过利用外部知识库来扩大训练语料并发现新关系，而多示例学习则是针对包含相同实体对的句子包进行整体标记。此外，文章还介绍了结合依存树和注意力机制生成实体嵌入的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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Distant supervised的用处（１）扩大训练语料（２）找到新的关系
我一度混淆了远程监督和多示例的概念，特在此再强调下：
远程监督是借助外部已有知识库
多示例是：给包打标签，一个包里包含多个句子，这些句子都包含相同的实体对，并不是给句子中的实体对打标签，而是给包打标签
我觉得这篇文章的核心思想有两个（１）利用一依存树将实体的子节点进行递归和attention计算将生成的embedding拼接到实体的embedding上（２）计算了entity的句子级的embedding. 具体的意思看Figure3

[论文解读]All in one：: Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks图神经网络的多任务提示
强化学习曾小健
02-26 1942
这个函数可能是对提示图参数进行操作的某种计算，比如根据这些参数生成新的节点表示，或者更新模型的状态以适应新任务。在不同的上下文中，函数 f(θ) 可以有不同的具体含义，它通常会涉及到如何使用这些参数来影响模型的行为或其对数据的处理方式。不过，由于我无法直接查看PDF文件的内容，所以这里的解释是基于常见的机器学习和深度学习术语的一般性解释。提示图是一种用于调整预训练模型以适应特定任务的结构，这些参数可能包括用于构造提示的节点和边的权重，或者其他用于定义提示图结构的属性。与原始图 G 结合后的新表达式。
VLCounter: Text-aware Visual Representation for Zero-Shot Object Counting
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01-10 1159
为了使用CLIP特征中保留的局部语义信息, 采用跳跃连接, 将编码器的中间特征混合到解码器的对应层中, 保证模型对没有见过的类别的泛化能力。由于物体计数的目标是找到物体的中心点而不是整个物体区域，相似图S中包含的信息与训练期间需要回传的损失之间可能会存在差异。训练整个模型以学习计数目标，但在SPT和LAT中的重点是学习生成针对计数的相似性映射, 所以采用排名感知对比损失来优化。S表示图像块和文本的相似度程度，可以帮助解码器定位目标。, 围绕单独的物体建立更加任务相关的视觉语义关联。
entity-embedding-rossmann-master_python_
10-03
结构化数据entity-embedding方法，有效提高类别型数据分类准确率，同时提供可视化功能，可以用于查看embedding后数据的分布情况。
[EMNLP2017]Incorporating Relation Paths in Neural Relation Extraction
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01-10 717
因为对其目标函数有疑问，所以暂时先更新到这儿，确定后续后再更
利用神经网络的embedding层处理类别特征
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anshuai_aw1的博客
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lizz2276的博客
10-14 2164
【导读】本文是数据科学家Rutger Ruizendaal撰写的一篇技术博客，文章提出深度学习在非结构数据中有不错的表现，当前通过实体嵌入也可以使之在结构化数据中大放异彩。具体讲解了如何利用深度学习训练结构化数据的实体嵌入，并且讨论了Entity Embeddings的各种优势：稠密向量、计算类别距离等。文末介绍了用t-SNE进行Embeddings可视化的两个实例。接下来让我们来看一下Entity Embeddings的独特之处吧。 利用实体嵌入（Entity Embeddings）对结构化数据进.
调研MLBox的EntityEmbedding并用PyTorch重构
using namespace 数学工具构造器;
07-28 684
文章目录什么是实体嵌入(Entity Embeddings)独热编码标签编码实体嵌入用PyTorch重构MLBox的EntityEmbedding计算相应的嵌入维度计算MLP隐层的神经元数构造各个类别的线性Embed构造中间两个隐层构造最后的输出层权重初始化实验结论 什么是实体嵌入(Entity Embeddings) 在处理机器学习问题时，有一个问题必须思考：如何编码数据集中的类别变量？ 类别编码的两个基本方法是独热编码（onehot encoding）和标签编码（label encoding）。 独热编
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nbwjszd的博客
05-27 1069
原文标题： FACL-Attack: Frequency-Aware Contrastive Learning for Transferable Adversarial Attacks 原文代码： 暂无 发布年度： 2024 发布期刊： AAAIDeep neural networks are known to be vulnerable to security risks due to the inherent transferable nature of adversarial examples. De
论文记录：Topology-aware Convolutional Neural Network for Efficient Skeleton-based Action Recognition
xcss831的博客
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论文阅读：ZINB-Based Graph Embedding Autoencoder for Single-Cell RNA-Seq Interpretations
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04-29 1837
单细胞RNA测序（scRNA-seq）可以在单细胞水平上提供基因组范围内的基因表达水平的高通量信息，从而精确了解单个细胞的转录组信息。不幸的是，快速增长的单细胞RNA测序数据以及普遍存在的细胞丢失事件给细胞类型注释带来了巨大的挑战。本文提出一种基于单细胞模型的深度图嵌入聚类（scTAG）方法，它基于深度图卷积神经网络同时学习细胞间拓扑结构表示并识别细胞簇。
entity_embeddings_categorical:使用神经网络（由Keras提供支持）发现有关带有实体嵌入的分类数据的相关信息
05-14
概述 该项目旨在用作实用工具，通过使用Keras框架的神经网络对实体嵌入进行预处理，训练和提取。 它仍在建设中，因此请谨慎使用。 安装 如果您的计算机上已经安装了virtualenv，则安装非常简单。 如果您不这样做，请参考。 pip install entity-embeddings-categorical 文献资料 除了文档字符串之外，有关文档的主要详细信息还可以在找到。 测验 该项目旨在满足大多数现有需求，因此，可测试性是一个主要问题。 大部分代码都经过了严格的测试，还有作为持续集成工具，一旦有新提交，就可以运行所有单元测试。 用法 该实用程序库的用法以两种模式提供：默认和自定义。 在默认配置中，您可以执行以下操作：回归，二进制分类和多类分类。 如果您的数据类型与此不同，则可以随意使用自定义模式，在该模式中可以定义与目标处理和神经网络输出有关的大多数配置。 预设模式 默认模式的用法
datamations-chi2021-paper
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CHI 2021的数据记录 如何运行datamations_chi2021.Rmd 确保datamations_chi2021.Rmd在当前工作目录中。 使用setwd()或setwd(dirname(file.choose())) 。 最后运行rmarkdown::render("datamations_chi2021.Rmd") 。 需要以下软件包： 包裹名字 版本 整洁的 1.3.0 润滑 1.7.9.2 针织衫 1.30 秤 1.1.1 扫帚 0.7.3 电源 1.3.0 吃豆人 0.5.1 该脚本使用pacman来管理这些最低版本号的必需软件包的安装。 pacman::p_install_version命令应确保您至少具有这些最低版本号，但也将允许使用较新的软件包版本。 如果在渲染Rmarkdown文件时遇到困难，则手动运行以下命令可能会有所帮助： ins
[文献笔记]Entity Embeddings of Categorical Variables
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12-17 3061
实体嵌入 英文是Entity Embedding。我们希望深度学习能够处理结构化数据。在处理类别特征时，常用办法包括独热编码、顺序编码等。在NLP任务处理中，词和文章的表示都得益于嵌入。我们同样可以将这个思想在结构化数据领域加以运用。 原理 假设NNN表示分箱的数量，MMM表示嵌入的维度，BBB表示训练时候的批量尺寸。我们用x∈RB∗1x \in R^{B*1}x∈RB∗1代表输入数据，E∈RN∗ME \in R^{N*M}E∈RN∗M表示嵌入矩阵，c∈RN∗1c \in R^{N*1}c∈RN∗1表示分箱
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weixin_40695631的博客
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浅谈Entity Embedding 原创 致Great ，公众号：ChallengeHub “万物皆可Embedding” 现实生活或者比赛中，我们会经常见到表格数据，其中包含了各种类别特征。 本文将简单介绍利用神经网络来表示类别特征的方法-Entity Embedding，这个方法首先出现在kaggle上的《Rossmann Store Sales》中的rank 3的解决方案，作者在比赛完后为此方法整理一篇论文放在了arXiv，文章名：《Entity Embeddings of Categorical
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Exploiting the Syntax-Model Consistency for Neural Relation Extraction-学习笔记
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