Báo cáo khoa học: "Can Document Selection Help Semi-supervised Learning? A Case Study On Event Extraction"

Annotating training data for event extraction is tedious and labor-intensive. Most current event extraction tasks rely on hundreds of annotated documents, but this is often not enough. In this paper, we present a novel self-training strategy, which uses Information Retrieval (IR) to collect a cluster of related documents as the resource for bootstrapping.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.