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@ -213,8 +213,6 @@ One common application of text mining is event extraction,which encompasses dedu
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(<a href="https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/231sm/Low_Resource_KBP">Github</a>)</summary><blockquote><p align="justify">
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动机:在最近的工作中,当确定事件类型(触发器分类)时,大多数方法要么是仅基于模式(pattern),要么是仅基于特征。此外,以往的工作在识别和文类论元的时候,忽略了论元之间的关系,只是孤立的考虑每个候选论元。
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![image](https://github.com/xiaoqian19940510/text-classification-surveys/blob/master/picture1.png)
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![image](https://github.com/xiaoqian19940510/Event-Extraction/blob/master/figure1.png)
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主要思想:在本文中,我们同时使用‘模式’和‘特征’来识别和分类‘事件触发器’。 此外,我们使用正则化方法对候选自变量之间的关系进行建模,以提高自变量识别的性能。 我们的方法称为基于正则化的模式平衡方法。
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