事件抽取技术及其在自然语言处理中的经典研究与资源
本页面汇聚了与事件抽取相关的自然语言处理(NLP)领域的学术论文和资源,涵盖模式匹配、机器学习、深度学习、半监督学习、无监督学习、事件共指等多方面。从90年代开始的关键研究成果,包括自动构建领域特定词典、多层次自举、依赖树子树模型、模式获取算法等技术,展示了事件抽取技术的发展历程、核心方法及应用场景。这些资源对深入了解和研究事件抽取的学者和开发者具有重要参考价值。
EventExtractionPapers 是一个专注于 "事件抽取" 这一自然语言处理(NLP)任务的资源库。事件抽取是指从文本中识别和提取事件信息的过程,这对于信息检索、自动新闻聚合和数据分析等应用非常重要。该项目收集了不同年代和使用不同方法进行事件抽取的学术论文与资源。
模式匹配是一种早期的信息抽取方法。1993年,Ellen Riloff 提出的 AutoSlog 系统,能够通过自动构建特定领域的词典,从文本中有效地抽取信息,减少了手动构建词典的时间。随后的研究如 PALKA 系统则进一步改进了对领域特定语言模式的自动获取,通过引入自动学习机制提高了扩展性。
机器学习方法在事件抽取中的应用,通常涉及多步骤模块化的方法来识别和处理不同事件类型。这些方法利用训练模型,从大量标注文本中学习到如何提取和识别事件,并逐渐扩展到更加复杂的关系和事件结构中。
深度学习模型的引入使得处理与识别更复杂的嵌套事件成为可能,这种算法在识别事件触发点和事件论元方面显示出高效性。深度学习方法通过使用大量特征以及依赖解析信息,从而提高了生物医学文本中复杂事件抽取的准确率。
半监督学习和无监督学习方法尝试通过最小化人力标注来进行事件抽取。通过使用少量的种子信息和自动学习机制,这些方法能够在有限人工参与的情况下,自动发展适应新领域的数据模型,例如对于跨文档的事件推理。
事件共参照研究着眼于如何在多个文档中统一识别和彼此关联相似的事件。这一任务利用语义基于特征和模式匹配的 方法,确保事件信息在跨文档分析中的一致性。
该项目还包括关于语言学的贡献以及多种数据集和工具,帮助研究人员更好地进行事件抽取任务的研究。其中的一些工具和仓库为开发自动化事件语法和可视化匹配提供了支持。
EventExtractionPapers 项目为不同领域的研究人员提供了丰富的学术资源,涵盖了从基础的模式匹配到高级的深度学习方法,集合了多种技术方法的应用成果。通过对这些文献的研究,参与者能够全面了解事件抽取的演变以及不同技术在该领域的应用情况,从而为他们的研究和应用开发提供参考和支持。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
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基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
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