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A Survey of Open Domain Event Extraction
论文《A Survey of Open Domain Event Extraction》的阅读笔记
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  我的梦想
不是每个人都应该像我这样去建造一座水晶大教堂，但是每个人都应该拥有自己的梦想，设计自己的梦想，追求自己的梦想，实现自己的梦想。梦想是生命的灵魂，是心灵的灯塔，是引导人走向成功的信仰。有了崇高的梦想，只要矢志不渝地追求，梦想就会成为现实，奋斗就会变成壮举，生命就会创造奇迹。——罗伯·舒乐
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GNN

Heterogeneous Graph Neural Networks for Malicious Account Detection

支付宝2018年CIKM论文，论文使用user-device图，提出device aggregation和activity aggregation的数据特征，并且利用该特征构造了GNN的消息传递函数，进行恶意账户识别。

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torch.nn.Module.register_buffer()的使用 torch.nn.Module.register_buffer()的使用
在使用torch.nn.Module类编写深度学习模型的时候，我们通常会在里面定义很多的Parameters（比如nn.Linear等等）。这些Parameters是会随着模型的不断训练而更新的。 但是，如果我们需要定义一些不变的常量该怎么
2021-08-26 CarlYoung
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CasEE: A Joint Learning Framework with Cascade Decoding for Overlapping Event ExtractionBackground & Contributions事件
2021-08-22 NLP
Event Extraction
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Prompt EngineeringPrompt ShapePrompt shape主要分为两种： cloze prompts。这种就是常见的完型填空式，多用于text classification任务，通常用Masked LM求解；
2021-08-20 CarlYoung
8月中旬至9月中旬计划 8月中旬至9月中旬计划
8月中旬至9月中旬计划 课程学习：MIT 大学计算机教育中缺失的一门课 IDEA VIM YYDS！ LeetCode刷刷刷！ 代码多练习才能慢慢掌握！ 基本确定了目标：算法工程师中偏工程的那一部分，而不是偏算法
2021-08-15 计划
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Motivations & Contributions近期，关于Prompt-based的论文有很多，其核心思想在于利用Pre-trained Language Model的原有预训练任务（最常见的就是MLM），在不引入新的参数的情
2021-08-14 NLP 信息抽取
Few-shot Learning Relation Extraction Prompt-based learning
Template-Based Named Entity Recognition Using BART Template-Based Named Entity Recognition Using BART
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2021-08-08 NLP 信息抽取
NER Few-Shot Learning Prompt-based Learning
Windows下查看GPU(NVIDI)使用情况 Windows下查看GPU(NVIDI)使用情况
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2021-08-08 GPU
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Welcome to Hexo! This is your very first post. Check documentation for more info. If you get any problems when using Hex
2021-08-08 CarlYoung
SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings
SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings1. Background(要解决的问题)得到更好的Sentence Embedding 2. Contributions(
2021-07-11 NLP
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Event Time Extraction and Propagation via Graph Attention Networks 作者： Background(要解决的问题)当前的事件时间抽取（temporal event gro
2021-06-12 NLP 深度学习
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实体关系抽取新范式！TPLinker：单阶段联合抽取，并解决暴漏偏差～ 实体关系抽取新范式！TPLinker：单阶段联合抽取，并解决暴漏偏差～
划重点：TPLinker是实体关系抽取的新范式，巧妙设计了统一的联合抽取标注框架，可实现单阶段联合抽取、并解决暴露偏差，同时依旧可以解决复杂的重叠关系抽取。 实体关系抽取是NLP社区备受关注的子任务之一，热度很高，在2020年SOTA就
2021-05-28 NLP 转载
关系抽取
TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking
为了解决实体关系联合抽取中存在的重叠关系和暴露偏差问题，本文提出了一个单阶段联合抽取模型——TPLinker，在2个数据集（NYT和WebNLG）上达到了SOTA。
2021-05-28 论文阅读笔记
关系抽取
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