倪宽小时候聪明好学,但家中贫穷,上不起学。他就在一个学校的伙房里帮忙烧饭,以此求得学习的机会。他还时常被人家雇用做短工。每当下地干活的时候,他总是把经书挂在锄把上,休息时就认真诵读,细心研究。 由于他勤学好问,得到了西汉著名学者欧阳生的身传亲授。后来,他又拜孔子后裔、西汉经学博士孔安国为师。所以,...
在形式上,事件的组成要素通常包括事件的触发词或类型、事件的参与者、事件发生的时间或地点等,与纯自然语言形式的文本相比,事件是现实世界中信息的一种更为结构化的表示形式。事件在粒度上与形式上的特点使得对其进行表示时面临着与其他文本单元不同的问题,由此引出了事件表示学习的概念。将结构化的事件信息表示为...
事件是一种重要的客观信息,事件表示学习将事件信息表示为可计算的低维稠密向量,是人工智能领域一项重要的工作。在之前的研究中,“加性”(Additive)模型是应用最广泛的事件表示方法之一,这一方法将事件论元的词向量相加或拼接后,通过一个网络映射到事件向量空间。进一步地,Ding等人(2015)与Weber等人(2018)提出使用Neural...
事件是一种重要的客观信息,事件表示学习将事件信息表示为可计算的低维稠密向量,是人工智能领域一项重要的工作。在之前的研究中,“加性”(Additive)模型是应用最广泛的事件表示方法之一,这一方法将事件论元的词向量相加或拼接后,通过一个网络映射到事件向量空间。进一步地,Ding等人(2015)与Weber等人(2018)提出使用Neural...
事件是一种重要的客观信息,事件表示学习将事件信息表示为可计算的低维稠密向量,是人工智能领域一项重要的工作。在之前的研究中,“加性”(Additive)模型是应用最广泛的事件表示方法之一,这一方法将事件论元的词向量相加或拼接后,通过一个网络映射到事件向量空间。进一步地,Ding等人(2015)与Weber等人(2018)提出使用Neural...
本文将介绍一种基于事件表示和对比学习的深度事件聚类方法,以提高聚类的准确性和效率。 一、事件表示 事件表示是事件聚类的基础,它将事件转化为计算机可以理解和处理的形式。在传统的事件聚类方法中,常常使用基于向量空间模型的表示方法,将事件表示为一个稠密的向量。然而,传统的向量表示方法存在着维度灾难和语义丢失的...
金融界2024年1月13日消息,据国家知识产权局公告,清华大学申请一项名为“基于结构化事件表示学习的时序相关性的检测方法及装置“,公开号CN117390062A,申请日期为2023年10月。 专利摘要显示,本申请涉及结构化事件的表示学习领域,尤其涉及一种基于结构化事件表示学习的时序相关性的检测方法及装置。所述方法包括:获取结构化...
金融界2024年1月13日消息,据国家知识产权局公告,清华大学申请一项名为“基于结构化事件表示学习的时序相关性的检测方法及装置“,公开号CN117390062A,申请日期为2023年10月。 专利摘要显示,本…
Instance Relation Extractor: 抽取事件实例之间的关系。我们利用 来建模两个事件实例表示之间的相互作用,并用softmax进行关系分类。 (2)事件本体学习 在事件本体学习阶段,通过事件实例之间的联系建立起事件类型之间的联系,以得到更为丰富的事件本体。 Ontology Completion: 主要包含建模事件实例的内部结构 (Instance-to-cl...
事件知识学习,就是将非结构化文本中自然语言所表达的事件以结构化的形式呈现,对于知识表示、理解、计算和应用意义重大。 事件是促使事物状态和关系改变的条件,是动态的、结构化的知识。目前已存在的知识资源(如谷歌知识图谱)所描述多是实体以及实体之间的关系,缺乏对事件知识的描述。