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无权访问的条目 学位论文
作者:  蒲宇宁
Adobe PDF(4620Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：2/1  |  提交时间：2016/07/01
基于森林的实体关系联合抽取模型 期刊论文
计算机应用, 2023, 卷号: 43, 期号: 9, 页码: 2700
作者:  王炫力;  靳小龙;  侯中妮;  廖华明;  张瑾
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entity-relation joint extraction  triplet generation  nested entity  layering prediction  entity forest  实体关系联合抽取  三元组生成  嵌套实体  分层预测  实体森林  
面向多阶段匹配的答案选择模型 期刊论文
计算机工程与应用, 2023, 卷号: 59, 期号: 3, 页码: 158
作者:  陈建贵;  张儒清;  郭嘉丰;  范意兴
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answer selection  question answering  knowledge enhancement  答案选择  问答系统  知识增强  
稠密向量实体检索模型的二值化提速压缩 期刊论文
模式识别与人工智能, 2023, 卷号: 36, 期号: 1, 页码: 60
作者:  王苑铮;  范意兴;  陈薇;  张儒清;  郭嘉丰
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Entity Retrieval  Embedding Representation  Dense Vector Retrieval  Approximate Nearest Neighbor Retrieval  Product Quantization  实体检索  嵌入式表示  稠密向量检索  近似近邻检索  乘积量化  
附加特征图增强的图卷积神经网络 期刊论文
计算机学报, 2023, 卷号: 46, 期号: 9, 页码: 1900
作者:  孙隽姝;  王树徽;  杨晨雪;  黄庆明;  郑振刚
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graph representation learning  graph neural networks  message passing  graph convolutional networks  node classification  图表示学习  图神经网络  信息传播  图卷积网络  节点分类  
新型举国体制下对国家重点实验室重组的战略思考 期刊论文
中国科学院院刊, 2022, 卷号: 37, 期号: 12, 页码: 1833
作者:  孙凝晖
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state key laboratory  nationwide system  allocation of science and technology resources  organization of science and technology forces  国家重点实验室  举国体制  科技资源配置  科技力量组织  
融合时序特征约束与联合优化的点云3维人体姿态序列估计 期刊论文
中国图象图形学报, 2022, 卷号: 27, 期号: 12, 页码: 3608
作者:  廖联军;  钟重阳;  张智恒;  胡磊;  张子豪;  夏时洪
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human motion  human pose estimation  human motion prediction  point cloud sequence  weaklysupervised learning  人体运动  人体姿态估计  人体运动预测  点云序列  弱监督学习  
一种细粒度的汉语语义角色标注数据集的构建方法 期刊论文
中文信息学报, 2022, 卷号: 36, 期号: 12, 页码: 52
作者:  宋衡;  曹存根;  王亚;  王石
收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2024/05/20
semantic role  fine-grained semantic labeling  Chinese semantic role labeling  Chinese semantic analysis  语义角色  细粒度语义标注  汉语语义角色标注  汉语语义分析  
基于注意力机制的混合神经网络关系分类方法 期刊论文
计算机工程与科学, 2020, 卷号: 42.0, 期号: 1.0, 页码: 64
作者:  庄传志;  靳小龙;  李忠;  孙智
收藏  |  浏览/下载：6/0  |  提交时间：2023/12/04
关系分类  卷积神经网络  长短时记忆网络  注意力机制  
基于标签增强的机器阅读理解模型 期刊论文
模式识别与人工智能, 2020, 卷号: 33.0, 期号: 002, 页码: 106
作者:  苏立新;  郭嘉丰;  范意兴;  兰艳艳;  程学旗
收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2023/12/04
阅读理解  多任务学习  答案抽取