lairongxuan-CSDN博客

原创从NAACL2021到ACL2022：两个信息抽取SOTA的比较分析（PURE vs PL-Marker）

NAACL2021-《A Frustratingly Easy Approach for Joint Entity and Relation Extraction》对比ACL2022-《Packed Levitated Marker for Entity and Relation Extraction 》

2022-05-17 22:46:33 3105 5

原创 Python交互式界面，启动python报“UnicodeDecodeError”错误

Python交互式界面，启动python报“UnicodeDecodeError”错误报错详情解决方案Reference报错详情一次在cmd中进入python交互式界面，输入“python”出现如下错误：Warning:This Python interpreter is in a conda environment, but the environment hasnot been activated. Libraries may fail to load. To activate this

2020-07-21 19:51:30 741 3

原创 CS224n 2019 Winter 笔记（三）：句子依存分析（Dependency Parsing）

CS224n 2019 Winter 笔记（三）：句子依存分析（Dependency Parsing）一、概述二、语言结构的两种Views（一）成分分析（constituent parsing）（二）依存分析（dependency parsing）依存分析的一些重要概念句法分析可用的特征依存句法分析的几个约束条件依存句法树的数据表示依存句法树的用途依存分析器的性能评价模型输入的选择三、Transi...

2020-03-13 16:11:31 1647

原创 CS224n 2019 Winter 笔记（二）：神经网络（矩阵求导、反向传播推导）

CS224n 2019 Winter 笔记（二）之Neural Networks交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss Function）功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新...

2020-03-10 11:09:56 833

原创我的Windows Terminal 配置（带注释，附配置文件下载）

Windows Terminal 配置前言详细配置前言windows terminal的确是好用之极的终端工具，前段时间不知道为什么装好的WT突然崩了，重装之前忘记把原来配置文件保存了，又花了一两个小时复现自己的配置。为了防止下次类似事件再次发生，直接把配置放csdn吧。贴之前先放上官方github链接镇楼！！！部分字段的官方解释详细配置下面不废话，直接贴上。ps：如果不想复制粘贴的...

2020-02-15 14:59:06 8634 3

原创 CS224n 2019 Winter 笔记（一）：Word Embedding:Word2vec and Glove

CS224n笔记：Word2Vec:CBOW and Skip-Gram一、语言模型（Language Model）（一）一元模型（Unary Language Model）（二）二元模型（Bigram Model）二、如何表示“word”——词向量（Word Vector）三、Word2Vec模型（一）Word2vec的作用（二）Continuous Bag of Words Model (CB...

2020-02-14 16:38:25 270

原创知识图谱构建技术一览

知识图谱构建技术一览一、什么是知识图谱二、知识图谱技术架构（一）数据获取（Data Acquisition）（二）信息抽取（Information Extraction）（1）实体抽取（Entity Extraction）/命名实体识别（Name Entity Recognition）（2）关系抽取（Relation Extraction）（3）属性抽取（Attribute Extraction）...

2019-09-05 22:07:58 52281 6

原创自信息、熵、相对熵（KL散度）、交叉熵、信息增益

自信息随机变量XXX每取一个值，都会相应的带来一定的信息，例如：假设两个事件：x1=x_1=x1=“海南下雪了”，x2=x_2=x2=“哈尔滨下雪了”。显然，x1x_1x1发生时所带来的信息量远大于x2x_2x2发生时带来的信息量。因为海南基本不下雪，而在哈尔滨却很常见，一旦海南下了雪，说明海南的天气比较反常，其信息量也就比较大。通常意义上，随机变量XXX的某一事件发生的概率越小，当其发...

2019-07-04 15:47:21 594

原创 ResNet（残差网络）几个关键问题的理解

ResNet（残差网络）几个关键问题的理解一、ResNet概述二、几个关键问题Question 1：神经网络越深越好？Question 2：如何理解ResNet的Idea？Question 3：ResNet如何解决梯度消失/爆炸？功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPa...

2019-06-11 18:26:11 18625 8