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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。
DL-Simplified
为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集
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了解机器学习及其工具,全面提升技能指南
Machine-Learning-Roadmap
机器学习完整学习指南与优质资源推荐
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免费顶尖大学的人工智能和机器学习课程
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机器学习课程介绍,涵盖基础理论、实操任务和丰富资源
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机器学习与深度学习资源大全,免费公开,便于学习与作者互动
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优质的免费机器学习与人工智能课程视频资源
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综合性的AI资源集合,涵盖数学、机器学习与深度学习
Production-Level-Deep-Learning
生产级深度学习系统的部署与优化工程指南
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全面的机器学习与深度学习资源集合
豆包MarsCode
豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。
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