1 导引 目前，知识图谱(Knowlege Graph)在医疗、金融等领域都取得了广泛的应用。我们将知识图谱定义为\(\mathcal{g}=\{\mathcal{E}, \mathcal{R}, \mathcal{T}\}\)，这里\(\mathcal{E}=\left\{e_{i}\right\}_{i=1}^{n}\)是由\(n\)个实体(entity)组成的集合，\(\mathcal{R}=\left\{r_{i}
论文地址ACL2022：Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings 1.Abstract 知识图谱问答（KGQA）任务是通过图谱来回答自然语言形式的问题。多跳的KGQA需要在图谱上的多条边才能够到达答案实体。最近在多跳问题上的研究尝试着使用外
情景： 推荐召回模型训练，开始的几个epoch损失正常下降，在到某个epoch下loss突然为nan，但模型仍在继续training，最终在模型预测时，结果都为零。 查阅相关资料，可能的原因如下： 1）训练集中可能出现为NAN的特征； 2）自定义loss函数中，会存在分母为零的异常，可以加入微小的长度以保持其稳定性； 3）超参
1 Continuous-Time Dynamic Network Embeddings Abstract 描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架，该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入 Conclusion 描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架。该框架为推广现有的基于随机游走的嵌入方法提供了基础，用于从连续时
Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试、Rasa实战系列之Implementation of Subword Embeddings Rasa 3.x系列博客分享 Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列 Rasa 3.X 项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人 Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试、Rasa实战系列之Rasa 3.X 微
#论文题目：Learning Graph Meta Embeddings for Cold-Start Ads in Click-Through Rate Prediction（基于图神经网络和元学习的冷启动推荐算法） #论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.08909 #论文发表网站：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462879 #论文源码开源地址：https
SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings(EMNLP 2021) Motivation 无监督的SimCSE将句子过两次预训练模型得到两个不同的embedding作为正例对，将同一batch中的其他句子作为负例，模型在所有负例中预测出唯一的正例。有监督的SimCSE使用NLI数据，将蕴含关系对
笔记：Contextual String Embeddings for Sequence Labeling 作者：Akbik A et al.,COLING 2018 目录 Major Work Typical Embedding Contextual String Embeddings Experiments Conclusion 1 Major Work 本文作者主要提出了一种新型embedding--上下文相关的字符级LM预训练得到的co
动机 本文是2019年SIGIR的一篇文章。在推荐系统中，用户和物品的向量表示(embeddings)是推荐系统的核心，但目前的方法都是根据用户（物品）原有的特征通过映射获取embeddings，并没有将用户与物品交互中的潜在的协同信号编码进embeddings，因此产生的embeddings可能不足以支持捕获协同过滤效
Enriching Word Embeddings for Patent Retrieval with Global Context 利用全局上下文丰富专利检索词嵌入 Abstract. 在本研究中，我们探讨词汇嵌入在专利检索中的应用，是基于分布式语义的方法。 什么是分布式语义https://blog.csdn.net/flying_1314/article/details/117930877
我们现在需要对一句话做分词，然后转换成index，作为Bert的输入 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(config.PRE_TRAINED_MODEL_NAME) text = '天空下着暴雨，o2正在给c1穿雨衣，他自己却只穿着单薄的军装，完全暴露在大雨之中。角色: o2' input_ids =tokenizer.encode(text) out
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9160451 代码地址： Abstract 命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项基本任务，但由于汉语的特殊性和复杂性，在汉语中的命名实体识别仍具有较大的挑战性。传统的中文命名实体识别（Chinese NER）方法需要繁琐的特征
句向量SDK【支持15种语言】 句向量是指将语句映射至固定维度的实数向量。 将不定长的句子用定长的向量表示，为NLP下游任务提供服务。 支持 15 种语言： Arabic, Chinese, Dutch, English, French, German, Italian, Korean, Polish, Portuguese, Russian, Spanish, Turkish. 句
句向量SDK【支持100种语言】 句向量是指将语句映射至固定维度的实数向量。 将不定长的句子用定长的向量表示，为NLP下游任务提供服务。 支持下面100种语言： 句向量 句向量应用： 语义搜索，通过句向量相似性，检索语料库中与query最匹配的文本文本聚类，文本转为定长向量，通过聚类模
轻量句向量SDK【英文】 句向量是指将语句映射至固定维度的实数向量。 将不定长的句子用定长的向量表示，为NLP下游任务提供服务。 句向量 句向量应用： 语义搜索，通过句向量相似性，检索语料库中与query最匹配的文本文本聚类，文本转为定长向量，通过聚类模型可无监督聚集相似文本文本
1、处理数据集 1 import torch 2 import os 3 import re 4 from torch.utils.data import Dataset, DataLoader 5 6 7 dataset_path = r'C:\Users\ci21615\Downloads\aclImdb_v1\aclImdb' 8 9 10 def tokenize(text): 11 """ 12
文章目录 PageRankLinks as votesMatrix Formulation与随机游走的关系 How to solve PageRank?Power IterationProblemsExample Random Walk with restarts and Personalized PageRankMatrix Factorization and Node EmbeddingsConnection to Matrix FactorizationRandom W
目录 The proposed method Input Representation The Encoder The Decoder fine-tuning discriminate a joint label space consisting of both existing intent which have enough labeled data and novel intents which only have a few examples for each class. ==>
本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 目录 概览1 Token Embeddings作用实现 2 Segment Embeddings作用实现 3 Position Embeddings作用实现 4 合成表示 概览 下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中
原文 https://arxiv.org/abs/1908.10084 Abstract STS semantic textual similarity BERT结构不适合语义相似搜索，非监督的任务聚类等 SBERT Sentence-BERT finding the most similar pair from 65 hours with BERT / RoBERTa to about 5 seconds with SBERT, while maintaini
Transformer in Transformer https://arxiv.org/pdf/2103.00112v1.pdf https://github.com/NZ99/transformer_in_transformer_flax https://github.com/huawei-noah/noah-research/tree/ master/TNT 目录 Abstract Introduction Approach Experiments Abstract Transformer
机器阅读理解(Machine Reading Comprehension (MRC))的大部分研究都是围绕单回合问答(QA)展开的，而多回合问答技术(Conversational Machine Comprehension(CMC))最近也得到了重视，这要归功于神经语言模型(如BERT)在自然语言理解方面的进步，以及大规模会话数据集(如CoQA和QuAC)的引
目录概主要内容GPTBERT Radford A., Narasimhan K., Salimans T. and Sutskever I. Improving language understanding by generative pre-training. 2018. Devlin J., Chang M., Lee K. and Toutanova K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language
1.“Multifaceted protein–protein interaction prediction based on Siamese residual RCNN” 1.1PPI任务的难点： （1）蛋白质的表征需要一个模型来有效地过滤和聚合它们的局部特征，同时保留重要的上下文和序列的氨基酸信息 (2)扩展深度神经结构经常导致低效的学习过程，并遭受臭名
写在前面：下面的内容基于pytorch的版本为：1.7.1 1. 预训练嵌入向量的使用 import gensim model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('./w2v_model.txt',binary=False, encoding='utf-8') #加载预训练向量 print(model['the'] # 查看某个词的嵌入向量 vocab
