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An Improved Baseline for Sentence-level Relation Extraction
论文地址： An Improved Baseline for Sentence-level Relation Extraction Abstract & Contribution 目前的句子级的关系抽取任务效果，还有远远达不到人工的效果。 本文反思已有模型并指出两个被忽视的方面： 关系实例包含多个方面的实体信息，如实体名字、范围、类型；已有的模型并python-根据句子上下文检测单词是主语还是宾语代词.
理想情况下,在python中使用正则表达式.我正在制作一个简单的聊天机器人,目前它在正确回答“我爱你”之类的短语时遇到了问题(它会从语法处理程序中退回“你爱我”,而应该回馈“你爱我” ”). 另外,如果您能想到将好的短语放入该语法处理程序中,那将是很棒的.我喜欢一些测试数据. 如LSA – 潜在语义分析 – 如何用PHP编写代码？
我想在PHP中实现潜在语义分析(LSA),以便找出文本的主题/标签. 以下是我认为我必须做的事情.这个对吗？如何在PHP中编写代码？如何确定要选择的单词？ 我不想使用任何外部库. I’ve already an implementation for the Singular Value Decomposition (SVD). >从给定文本中提取所有单词. >