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RSS订阅原创 优快云创作避雷点
大家在用电脑进行创作的时候千万不要按CTRL+Z，博主今天不小心按了好几次，创作内容全部一夜回到解放前，来来回回重新编辑了n次😭😭😭。
2025-03-27 20:59:39
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原创 大模型事件抽取学习——论文学习笔记《Separation and Fusion: A Novel Multiple Token Linking Model for EAE》
本篇博客介绍一篇发表在2024 NAACL上的文章：《Separation and Fusion: A Novel Multiple Token Linking Model for Event Argument Extraction》 方向：大模型事件抽取 本篇博客为个人阅读论文的总结与笔记，在这里进行简单的分享 论文链接：2024.naacl-long.368.pdf (aclanthology.org)
2025-03-27 20:53:19
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原创 大模型事件抽取学习——论文学习笔记《Generating Uncontextualized and Contextualized Questions for Document-Leve EAE》
本篇博客介绍一篇发表在2024 NAACL上的文章：《Generating Uncontextualized and Contextualized Questions for Document-Level Event Argument Extraction》方向：大模型事件抽取本篇博客为个人阅读论文的总结与笔记，在这里进行简单的分享论文链接：2024.naacl-long.312.pdf (aclanthology.org)
2025-03-05 15:24:49
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原创 大模型事件抽取学习——论文学习笔记《TISE: A Tripartite In-context Selection Method for Event Argument Extraction》
本篇博客介绍一篇发表在2024 NAACL上的文章：《TISE: A Tripartite In-context Selection Method for Event Argument Extraction》方向：大模型事件抽取本篇博客为个人阅读论文的总结与笔记，在这里进行简单的分享论文链接：2024.naacl-long.101.pdf (aclanthology.org)
2025-03-04 14:48:26
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原创 大模型事件抽取学习——论文学习笔记《LC4EE: LLMs as Good Corrector for Event Extraction》
本篇博客介绍一篇发表在2024 ACL finding上的文章：《LC4EE: LLMs as Good Corrector for Event Extraction》方向：大模型事件抽取本篇博客为个人阅读论文的总结与笔记，在这里进行简单的分享论文链接：LC4EE: LLMs as Good Corrector for Event Extraction - ACL Anthology
2024-12-17 17:45:18
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原创 大模型事件抽取学习——论文学习笔记《ULTRA: Unleash LLMs’ Potential for Event Argument Extraction......》
话语中事件的结构提取至关重要，因为它有助于更深入地理解交流模式和行为趋势。事件参数提取（EAE）是以事件为中心的理解的核心，它的任务是为给定事件识别特定于角色的文本范围（即参数）。文档级EAE （DocEAE）侧重于分散在整个文档中的参数。在这项工作中，我们探索了开源大型语言模型（LLMs）的功能，即Flan-UL2，用于DocEAE任务。为此，我们提出了ULTRA，这是一个层次结构框架，可以更经济有效地提取事件参数——该方法只需要50个注释，并且不需要访问成本高昂的API端点。此外，它还缓解了LLMs固有
2024-11-29 16:42:51
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原创 大模型事件抽取学习——论文学习笔记《LLMs Learn Task Heuristics from Demonstrations:......》
本篇博客介绍一篇发表在2024 ACL main上的文章：《LLMs Learn Task Heuristics from Demonstrations: A Heuristic-Driven Prompting Strategy for Document-Level Event Argument Extraction》方向：大模型事件抽取本篇博客为个人阅读论文的总结与笔记，在这里进行简单的分享 论文链接：https://arxiv.org/abs/
2024-11-27 18:43:06
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原创 计算机研究生研究方向迷惑贴——大模型时代事件抽取该何去何从？
目前能做的就是从微调大模型、提示词、大模型长距离依赖入手，但是感觉思路并不是很多？不知道有没有NLP方向的大佬帮忙解答一下，怎么办呢？是该继续坚持还是和老师商量换方向呢？最近听了之前做信息抽取大牛老师的课，自己对事件抽取这个方向的前景思考了很多，感觉受到大模型的冲击，这个方向的前景好像被堵住了，不知道有了大模型研究这个方向的意义。
2024-11-26 20:28:32
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原创 NLP小白学习--《Attention Is All You Need》Transformer学习笔记
在各种任务中，注意力机制已成为引人注目的序列建模和转导模型的一个组成部分，允许在不考虑它们在输入或输出序列中的距离的情况下对依赖关系进行建模。
2023-12-19 16:16:37
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原创 NLP小白学习--《AN OVERVIEW OF EVENT EXTRACTION AND ITS APPLICATIONS》事件抽取相关综述简要总结
通过该篇综述的学习，对于事件抽取会有简单的理解和帮助，对于相关知识学习会有一定作用，当然行则致远，道阻且长，对于NLP的学习还有很长的路要走，研0小白继续加油！！！
2023-12-18 09:55:11
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空空如也
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