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DeepSeek 提出了 DeepSeek-GRM-27B，它基于 Gemma-2-27B 用 SPCT 进行后训练。对于推理时间扩展，它通过多次采样来扩展计算使用量。通过并行采样，DeepSeek-GRM 可以生成不同的原则集和相应的批评，然后投票选出最终的奖励。通过更大规模的采样，DeepSeek-GRM 可以更准确地判断具有更高多样性的原则，并以更细的粒度输出奖励，从而解决挑战。

论文链接：https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0524.pdf论文源码：https://github.com/NKU-IIPLab/SMHSA  这是IJCAI2020的联合实体关系抽取论文，也是主要针对实体重叠的三元组识别问题。这篇文章把任务分成3个部分分别处理各自问题进行抽取得到较好结果。Abstract  联合实体和关系提取是许多自然语言处理任务的关键问题，已引起人们越来越多的研究兴趣。但是，它仍然面临着识别与整个实体边界重叠的关系三联以及检测多类型.

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论文链接：http://aclweb.org/anthology/D/D15/D15-1203.pdf论文模型：PCNN  这篇文章是Zeng在2014年CNN经典论文之后的有益著作，这篇论文提出PCNN方法，将卷积网络特征提取应用于远距离监督，而且还引入多示例学习方法。1 摘要  文章开头就提出两个关于使用远距离监控进行关系抽取时会出现饿问题。首先，在这种方法中，启发式地将一个已经存在的知识库与文本对齐，并将对齐结果作为标记数据处理。然而，启发式对齐可能会失败，导致错误的标签问题。此外，在...

论文链接：文章目录1摘要2介绍3相关工作4模型架构5实验6总结1摘要2介绍3相关工作4模型架构5实验6总结