weixin_43888760的博客

信息抽取：信息抽取(Information Extraction，IE)作为自然语言处理技术的任务，该任务的重点在于从机器可读取的非结构化或半结构化的文本中抽取信息，最终以结构化的形式进行描述，使信息可以存入数据库以供进一步处理。知识图谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱本质上是以三元组结构（主语-谓语-宾语）表示实体及实体关系的语义网络。

一、

**一、多标签多分类 VS 多分类任务**针对多标签多分类任务，微调模型时的最后一层全连接层输出需要使用的是sigmoid转换；而对于多分类任务吗，则只需要进行softmax变换即可。二、如何让BERT模型输出precision、recall、F1-score等指标三、除了直接基于预训练模型的获得词向量，如何基于微调训练获得词向量？四、多标签分类任务中，阈值一般真的是设0.5吗？持续更新中…...

**Regression Algorithms**1.Linear Regression:from sklearn.linear_model import LinearRgressionLinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)Parameters:normalize布尔型...