文章目录 1.动机2.输入输出3.相关工作4.模型4.1 GCN 4.2 approximating relation representations4.3 joint entity and relation alignment HGCN: “Jointly Learning Entity and Relation Representations for Entity Alignment”. Yuting Wu, Xiao Liu, Yansong Feng, Zheng…

作 者：崔金满 单 位：燕山大学 Abstract 在现实世界中，经常存在一个句子中包含多个事件的现象，提取多个事件比提取单个事件要困难，本文提出一种联合多事件提取框架，通过引入syntactic shortcut arcs来增强信息流，并通过基于注意力的图卷积网络来对图信息进行建模，从而联…

我们现在来实现Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate中的模型。 一、常规的编码器-解码器模型 作为提醒，下图是常规的编码器-解码器模型： 二、先前的模型 在先前的模型中，我们的体系结构是通过在每个ti…

论文题目：Jointly Multiple Events Extraction via Attention-based Graph Information Aggregation 论文来源：EMNLP 2018 论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.09078 代码链接：https://github.com/lx865712528/EMNLP2018-JME…

题目：Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align And Translate 作者：Dzmitry Bahdanau，KyungHyun Cho， Yoshua Bengio∗ 论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.0473 1、Introduction 神经机器翻译是机…

Unsupervised Keyphrase Extraction by Jointly Modeling Local and Global Context 阅读笔记 论文简单介绍 题目 Unsupervised Keyphrase Extraction by Jointly Modeling Local and Global Context 作者 Xinnian Liang , Shuangzhi Wu , Mu Li and Zhoujun Li 单位 北航 …

1. 论文题目 Jointly Multiple Events Extraction via Attention-based Graph Information Aggregation 论文来源：EMNLP 2018 论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.09078 代码链接：https://github.com/lx865712528/EMNLP2018-JMEE 关键词&a…

在知识图谱中如何建模规则，原文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D16-1019.pdf 本文讲述了如何将规则和三元组建模到一个统一的空间，三元组和规则同时建模，对文章的主体内容总结如下： 方法概述： 为…

《JETS: Jointly Training FastSpeech2 and HiFi-GAN for End to End Text to Speech》 1. 背景 现在比较成熟的TTS系统一般包括两个模型：声学模型和声码器。前者旨在根据输入文本生成声学特征，例如filter bank；后者旨在从声学特征恢复语音…

abstract 神经网络机器翻译是最近提出的一种机器翻译方法。与传统的统计机器翻译不同，神经网络机器翻译的目的是建立一个单一的神经网络，通过联合调节使翻译性能最大化。最近提出的神经机器翻译模型通常属于编码器-解码器系列，它们将源语句编…

文章目录 1 简介1.1 动机1.2 创新 2 背景知识3 方法3.1 word representation3.2 Syntactic Graph Convolution Network3.3 Self-Attention Trigger Classification3.4 Argument Classification3.5 Biased Loss Function 4 实验5 总结 1 简介 论文题目：Jointly Mult…

Spatial Embeddings 摘要（Abstract）逻辑链路网络 代码地址：SpatialEmbeddings 论文地址：Instance Segmentation by Jointly Optimizing Spatial Embeddings and Clustering Bandwidth 摘要（Abstract） 本文…

Generalized Robust Regression for Jointly Sparse Subspace Learning Zhihui Lai , Dongmei Mo , Jiajun Wen, Linlin Shen, and Wai Keung Wong 联合稀疏子空间学习的广义稳健回归 Generalized Robust Regression for Jointly Sparse Subspace LearningABSTRACTI. INTRODU…

Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 神经机器翻译是最近提出的一种机器翻译方法。与传统的统计机器翻译不同，神经机器翻译的目的是建立一个单一的神经网络，可以共同调整，使翻译性能最大化。最近提出的神…

NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 摘要 神经系统的机器翻译是一个最近被提出到机器翻译的方法。不像传统的统计机器翻译模型，神经系统翻译目的在于创建一个单神经网络，这个网络能被共同调整最大化机器翻译性能。…

🚀 优质资源分享 🚀 学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡进阶级本课程是python flask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。💛Python量化交易实战💛入门级手把手带你打造一个易扩展、更…

every blog every motto: You can do more than you think. https://blog.csdn.net/weixin_39190382?typeblog 0. 前言 neural machine translation by jointly learning to align and translate阅读与思考 作为transformer的前传，同时，作为在nlp中第…

Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate --这篇论文算是在自然语言处理(NLP)中或是encoder-decoder中第一个使用attention机制的工作，将attention机制用到了神经网络机器翻译(NMT) 。 Abstract 神经机器翻译是最近提出的一种机器翻译的方法。…

导读 这是一篇发表在EMNLP2021上的论文。研究主要面向无监督学习场景，使用全局语义信息与局部语义信息相结合的方法，从文本中抽取关键词。本文的主要贡献在于提出了一种结合全局信息和局部信息的候选词排序方法。文章链接 一、研究背景 目前的研究中&…

最近本专栏都在介绍多模态机器翻译，而近期多模态联合表示的工作很火热，笔者也准备和大家一起学习学习最新期的几篇论文。 今天讲的这篇Google的工作利用知识蒸馏，把BERT和ViT的能力蒸馏到一个新模型上，使得这个新模型能够同时表征…