Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Reducing Wrong Labels in Distant Supervision for Relation Extraction"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Machine learning approaches have been developed to address relation extraction, which is the task of extracting semantic relations between entities expressed in text. Supervised approaches are limited in scalability because labeled data is expensive to produce. A particularly attractive approach, called distant supervision (DS), creates labeled data by heuristically aligning entities in text with those in a knowledge base, such as Freebase (Mintz et al., 2009).

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Reducing Approximation and Estimation Errors for Chinese Lexical Processing with Heterogeneous Annotations"

Báo cáo khoa học: "Reducing Wrong Labels in Distant Supervision for Relation Extraction"

Báo cáo khoa học: "Reducing the Annotation Effort for Letter-to-Phoneme Conversion"

Báo cáo khoa học: "Reducing semantic drift with bagging and distributional similarity"

Báo cáo khoa học: "Reducing SMT Rule Table with Monolingual Key Phrase"

Báo cáo khoa học: "Using Chunk Based Partial Parsing of Spontaneous Speech in Unrestricted Domains for Reducing Word Error Rate in Speech Recognition"

Báo cáo khoa hoc:" Could sound be used as a strategy for reducing symptoms of perceived motion sickness?"

Báo cáo toán học: "nfliximab and Etanercept Are Equally Effective in Reducing Enterocyte APOPTOSIS in Experimental Colitis"

báo cáo khoa học: "The efficacy of preopoerative instruction in reducing anxiety following gyneoncological surgery: a case control study"

báo cáo khoa học: " Developmental origins of health and disease: reducing the burden of chronic disease in the next generation"
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.