Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Relation Extraction Using Label Propagation Based Semi-supervised Learning"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Shortage of manually labeled data is an obstacle to supervised relation extraction methods. In this paper we investigate a graph based semi-supervised learning algorithm, a label propagation (LP) algorithm, for relation extraction. It represents labeled and unlabeled examples and their distances as the nodes and the weights of edges of a graph, and tries to obtain a labeling function to satisfy two constraints: 1) it should be fixed on the labeled nodes, 2) it should be smooth on the whole graph. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Temporally Anchored Relation Extraction"

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

Báo cáo khoa học: "A Graph-based Cross-lingual Projection Approach for Weakly Supervised Relation Extraction"

Báo cáo khoa học: "Pattern Learning for Relation Extraction with a Hierarchical Topic Model"

Báo cáo khoa học: "Semi-supervised Relation Extraction with Large-scale Word Clustering"

Báo cáo khoa học: "Exploiting Syntactico-Semantic Structures for Relation Extraction"

Báo cáo khoa học: "End-to-End Relation Extraction Using Distant Supervision from External Semantic Repositories"

Báo cáo khoa học: "An Error Analysis of Relation Extraction in Social Media Documents"

Báo cáo khoa học: "Distant supervision for relation extraction without labeled data"

Báo cáo khoa học: "Multi-Task Transfer Learning for Weakly-Supervised Relation Extraction"
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.