GCN_LSTM_BI_Multi_Attention_Weather_Separate.py GCN_LSTM_BI_TeacherForcing.py GCN_LSTM_Peepholes.py GCN_LSTM_TeacherForcing.py GCN_Transformer.py SVR_NN.py __init__.py output CODE_OF_CONDUCT.md LICENSE README.md main.py main_mps_gpu.py model_config.py settings.jsonBreadcrumbs...
实验表明,T-GCN模型能够从交通数据中获得时空相关性,其预测效果优于现实交通数据集的最新基线。 T-GCN tensorflow实现可以通过https://github.com/lehaifeng/T-GCN获得。 Introduction 从介绍可以看出,这篇文章和我们的一篇论文在方法论上很相似,我们解决的是从多特征角度出发预测区域级通讯强度的问题,而本文解决的是...
之前对GCN的理解始终不清不楚,今天根据代码仔细理解了一下,其实这份代码已经有不少人都做过注释,注释也很详细,这里有一篇博客写的非常详细,附上GCN论文源码超级详细注释讲解。原代码来自于Github,链接为:Graph Convolutional Networks in PyTorch。以下为个人理解部分: GCN代码主体有4个py文件:layers.pymodels.pytrain...
The code used in this study have been deposited at GitHub (h ttps://github.com/luke-cai/GRU-GCN-for-m i...
Open Domain Event Extraction Using Neural Latent Variable Models, ACL2019 by Xiao Liu and Heyan Huang and Yue Zhang (Github) 动机:我们考虑开放领域的事件提取,即从新闻集群中抽取无约束的事件类型的任务。结果表明,与最新的事件模式归纳方法相比,这种无监督模型具有更好的性能。 主要思想:以前关于生成模式归纳...
Open Domain Event Extraction Using Neural Latent Variable Models, ACL2019byXiao Liu and Heyan Huang and Yue Zhang (Github) 动机: 我们考虑开放领域的事件提取,即从新闻集群中抽取无约束的事件类型的任务。结果表明,与最新的事件模式归纳方法相比,这种无监督模型具有更好的性能。
Entity, Relation, and Event Extraction with Contextualized Span Representations, CCL 2016byDavid Wadden, Ulme Wennberg, Yi Luan, Hannaneh Hajishirzi (Github) 动机: 许多信息提取任务(例如被命名的实体的识别,关系提取,事件抽取和共指消解)都可以从跨句子的全局上下文或无局部依赖性的短语中获益。
Entity, Relation, and Event Extraction with Contextualized Span Representations, CCL 2016byDavid Wadden, Ulme Wennberg, Yi Luan, Hannaneh Hajishirzi (Github) 动机: 许多信息提取任务(例如被命名的实体的识别,关系提取,事件抽取和共指消解)都可以从跨句子的全局上下文或无局部依赖性的短语中获益。
Open Domain Event Extraction Using Neural Latent Variable Models, ACL2019 by Xiao Liu and Heyan Huang and Yue Zhang (Github) Rapid Customization for Event Extraction, ACL 2019 by Yee Seng Chan, Joshua Fasching, Haoling Qiu, Bonan Min (Github) Cross-lingual Structure Transfer for Relation and ...
Entity, Relation, and Event Extraction with Contextualized Span Representations, CCL 2016byDavid Wadden, Ulme Wennberg, Yi Luan, Hannaneh Hajishirzi (Github) 动机: 许多信息提取任务(例如被命名的实体的识别,关系提取,事件抽取和共指消解)都可以从跨句子的全局上下文或无局部依赖性的短语中获益。