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[1k以上] 5000,就是做实体与关系抽取的

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合作共赢 发表于 2019-10-15 18:23:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
5000,就是做实体与关系抽取的,我给你个需求。
Tensorflow源码 word embedding层和Bilstm层用Roberta代替(仿照re_code)
将tensorflow代码调到最优,引入知识蒸馏(其他的分类算法的概率分布作为监督),仿照re_code(re_code只在ner_lstm上试了此方法),要求在ner和re上都用,如果没效果,试试两个任务相对重要性超参数
将英文数据集换为SKE中文数据集,得到结果
将抽取出来的结果以三元组的形式展示(entity1,relation,entity2)
以上是用tensorflow源码修改


如果使用Pytorch代码,1任务省略,重新复现一下关系抽取部分代码,参照tensorflow,比对效果 剩下任务不变,每个任务都希望有一个指标记录的表格



来自QQ,2693662。。。
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来自星星的你 发表于 2019-10-16 15:41:42 | 显示全部楼层
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