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论文笔记 IJCAI 2019|Extracting Entities and Events as a Single Task Using a Transition-Based Neural Mode
文章目录 1 简介1.1 动机 1.2 创新 2 方法2.1 转移系统2.2 模型 3 实验 1 简介 论文题目：Extracting Entities and Events as a Single Task Using a Transition-Based Neural Model 论文来源：IJCAI 2019 论文链接：https://www.ijcai.org/proceedings/2019/753 代码链接：htt论文笔记 EMNLP 2020|Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions
文章目录 1 简介1.1 动机1.2 创新 2 方法3 实验 1 简介 论文题目：Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions 论文来源：EMNLP 2020 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.13625.pdf 代码链接：https://github.com/xinyadu/eeqa 1.1 动机 目前的事件抽取方法A Neural Transition-based Model for Argumentation Mining 2021 August
一种基于神经转换的论辩挖掘模型 论辩挖掘目标是从论辩文本中提取出论辩结构。现在存在的方法通过枚举所有的论证组成对，低效且类间不平衡。 此外由于论证的复杂性，目前为止还没有一种通用的方法可以同时处理树结构和非树结构的论证。 本文提出了一种基于神经转换的论辩挖掘模论文笔记 ACL 2021|Document-level Event Extraction via Parallel Prediction Networks
文章目录 1 简介1.1 创新 2 方法3 实验 1 简介 论文题目：Document-level Event Extraction via Parallel Prediction Networks 论文来源：ACL 2021 论文链接：https://aclanthology.org/2021.acl-long.492.pdf 代码链接：https://github.com/HangYang-NLP/DE-PPN 1.1 创新 提出