最近开始研究利用少量样本进行机器学习。Wang et al.
系统性地对小样本学习的工作做了一个总结,本篇对该论文以及相关的工作进行了一个梳理。
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本文提出了一种基于共享span表示进行多任务分类的框架(实体分类、关系分类、共指消解),将科学文献摘要抽取成知识图。
Accepted by: EMNLP 2018 Paper
link:http://ssli.ee.washington.edu/~luanyi/YiLuan_files/EMNLP2018_YL_sciIE.pdf
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大致记录了一下爬虫的整体思想和一些常用的库方便日后项目中进行查阅。本文的主要内容整理自崔庆才的爬虫教程。
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在计算机世界中,节点和边的符号通过“符号具化(symbol
grounding)”表征物理世界和认知世界中的对象,并作为不同个体对认知世界中信息和知识进行描述和交换的桥梁。这种使用统一形式描述的知识描述框架便于知识的分享与利用。
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Main message: 1. 把子问题的求解想象成多步求解过程 2.
子问题的最优解可以组合成原问题的最优解 3.
Programming:tabular可以被用于避免子问题的重复计算
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Main message:
从最简单的case入手
看能否分,能否combine
不求最优,只要次优
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今天上了卜东波老师的第一次算法课,对算法的概况有了一个大体的了解,在这里对今天的内容做一些总结。【Three
solutions:Induction, Improvemrnt and Enumeration】
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