同时，提出面向食品安全领域的基于BERT-PCNN-ATT-Jieba的关系抽取模型，该模型使用基于转换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT）预训练模型生成输入词向量，并结合分段卷积神经网络（Piecewise Convolutional Neural Network，PCNN）模型的分段最大池化层能极大程度捕获句子局部...
本发明提供了基于BERT和改进PCNN的食品安全关系抽取方法,针对收集到的食品安全领域数据集,利用BERT和PCNN模型的分段最大池化最大程度捕获句子的局部信息,并根据中文是以词而并非以字为基本单位的特性以及注意力机制的优点,结合多核处理,分词技术,注意力机制以及损失函数等方法提出改进的模型BERTPCNNATTjieba的模型,实现...
6、关系抽取PCNN中的CNN是几层? 回答的也就60%,惭愧,好多都忘了。不过还是喜欢面试,能发现很多不会的细节。接下来着重2和3还有维特比吧。补好了再战
l PCNN抽取 结合Multi-Instance Learning 结合Sentence-Level Attention l TextCNN+Position Enbedding Part3:知识图谱在电商和医疗领域的应用 l 深度学习端到端的NER及关系抽取 l BiLSTM+CRF,Tree-LSTM l 基于N-gram的匹配 l Mysql进行标注,neo4j进行全量查询, l Odps做持久化数据版本管理 面向岗位: 知识图谱工程...
l PCNN抽取 结合Multi-Instance Learning 结合Sentence-Level Attention l TextCNN+Position Enbedding Part3:知识图谱在电商和医疗领域的应用 l 深度学习端到端的NER及关系抽取 l BiLSTM+CRF,Tree-LSTM l 基于N-gram的匹配 l Mysql进行标注,neo4j进行全量查询, ...
- PCNN-one是一种基于光流场的模型,主要用于视频分析和运动跟踪。在IPRE数据集上,PCNN-one模型能够有效地检测和追踪目标物体的运动轨迹。 - PCNN-one模型通过计算光流场来估计物体的运动状态,从而为后续的数据分析提供了准确的参考。 3. BiLSTM模型: - BiLSTM(双向长短时记忆网络)是一种循环神经网络(RNN)的变体...
基于BERT 的中文多关系抽取方法研究 黄梅根，刘佳乐，刘川 重庆邮电大学计算机科学与技术学院，重庆400065 摘要：构建三元组时在文本句子中抽取多个三元组的研究较少，且大多基于英文语境，为此提出了一种基于BERT 的中文多关系抽取模型BCMRE ，它由关系分类与元素抽取两个任务模型串联组成。BCMRE 通过关系分类任务预测出...
6%, 超过 PCNN + ATT 模型 35. 2%. 证明该模型能够一定程度降低数据集噪声, 提高 关系抽取的精准度. 其次, 文中的模型在 Top 300, Top 1000 和 Top 5000 上平均准确率分别为 96. 1%, 94. 4%, 88. 6%, 证明该模型有着更稳定的整体表 现. 综上所述, 该方法在远程监督的任务上是可 行的, 可以...
在评价算法的优劣时,根据模型输出的关系类型是否正确来进行统计,即转化为二分类问题,本发明分析了卷积神经网络cnn、分段卷积神经网络pcnn以及bert模型在水稻表型组学关系数据集上的结果,评估算法性能时采用了精确率(precision)、召回率(recall)、和f1值,bert取得了比其他两种关系抽取模型更好的测试结果,测试结果如表2所示...
如果自己训练了tensorflow 的bert,可以通过https://github.com/huggingface/transformers里面的convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py 脚本转换为pytorch版。 踩坑: 1.安装tensorflow 2.0,最终用的都是PyTorch模型,但TensorFlow也得安装 2.构造checkpoint文件 ...