[合同&协议书]最新股权质押合同范本.doc下载

weixin_39820835 2023-11-17 10:30:22
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[中文事件抽取] Doc2EDAG: An End-to-End Document-level Framework for Chinese Financial Event Extraction
介绍Doc2EDAG模型，针对金融文档中事件论元分散与多事件问题，实现端到端的文档级事件抽取。模型将事件表转换为基于实体的有向无环图，简化事件抽取难度。
Doc2EDAG: An End-to-End Document-level Framework for Chinese Financial Event Extraction论文解读
提出Doc2EDAG模型，实现端到端的文档级事件抽取，尤其适用于金融领域长文档中的事件论元分散及多事件记录场景。
Doc2EDAG: An End-to-End Document-level Framework for Chinese Financial Event Extraction
Doc2EDAG是一个针对文档级中文金融事件抽取的端到端模型，它解决了参数分散和多事件的挑战。通过将事件表转化为基于实体的有向无环图（EDAG），模型能更有效地处理跨句子的事件信息。无触发词的设计简化了文档级事件标签，且不依赖预定义的触发词集。模型包括文档级实体编码和EDAG生成两个阶段，适用于处理长序列的文档上下文信息。
篇章级的事件抽取——阅读笔记
本文介绍了几种金融领域中文事件抽取的技术方案，包括DCFEE、Doc2EDAG等系统，探讨了文档级事件抽取面临的挑战，如事件参数分散、多事件等问题，并提出了相应的解决方法。
An End-to-End Document-level Framework for Chinese Financial Event Extraction论文笔记
随着数字金融文件的快速增长，事件抽取变得至关重要。现有DCFEE模型不适用于文档级多事件任务。为此，提出了Doc2EDAG模型，它是一个创新的端到端模型，能基于实体的有向无环图（EDAG）有效地进行文档级事件抽取。该模型利用Transformer进行实体和句子编码，并通过记忆机制处理文档级上下文，解决了事件参数分散的问题。Doc2EDAG通过构建和生成EDAG来处理多事件提及，实现了从表格事件记录到结构化信息的转换。消融实验显示，模型的记忆机制和文档级编码对性能提升显著。
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