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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

Event Extraction Information Extraction Pattern Matching Machine Learning Deep Learning Github 开源项目

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。

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awesome-time-series-segmentation-papers - 时间序列分割技术论文精选与代码实现

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该项目汇集了时间序列分割领域的经典算法和最新研究成果,涵盖单变量、多变量和张量时间序列的分割方法。内容包括无监督语义分割、变点检测等技术,并提供相关代码实现和数据集链接。这一资源对时间序列处理和模式识别研究具有重要参考价值。

graph-data-augmentation-papers - 图数据增强研究论文和资源集合

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awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源

GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型

此资源汇总了预训练推荐系统和大型语言模型相关的论文，涵盖用户表示预训练、序列推荐、图预训练等子领域，并提供丰富的数据集和代码链接。研究人员可以通过该列表了解如何利用预训练和大型语言模型提升推荐系统性能，获得最新研究成果和实用工具。

Introduction-NLP - 《自然语言处理入门》详细解析

GithubHanLP命名实体识别开源项目文本分类机器学习自然语言处理

本项目详细解析《自然语言处理入门》，涵盖中文分词、词性标注、命名实体识别等NLP核心技术，为初学者及爱好者提供清晰的学习路径和实用的笔记。

RecSysPapers - 推荐系统研究进展与行业实践全面汇总

Github开源项目推荐系统深度学习点击率预测特征交互论文汇总

RecSysPapers项目收录827篇推荐系统相关论文，涉及召回、排序、多任务和多模态等领域。项目持续更新业界进展，提供分类和阅读指引，是推荐系统研究和实践的重要参考。收录论文包括阿里巴巴、谷歌、微软等知名公司的最新实践，对推荐系统技术的理解和应用具有参考价值。

booknlp - 用于书籍和长文档的全面自然语言处理管道

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BookNLP是一个专门针对英文书籍和长文档的自然语言处理管道。它集成了多项功能,如词性标注、依存句法分析、实体识别、人物名称聚类、指代消解、引语说话人识别等。系统提供大小两种模型,可根据计算资源和精度需求灵活选择。BookNLP为文学文本分析和大规模文档处理提供了全面的语言学分析支持。

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