1.hexo的上下标问题：markdown表示下标可以在下标开始和结束处使用‘~’，但是不知道为啥在Typora好用，但在github网页端不好用。亲测一种非常好用的方法，类似于HTML的标签，即在下标开始和结束时使用sub标签（结束的地方加斜线）。同理，上标标签为sup。
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On the Estimation of Treatment Effect with Text Covariates
二月 22日, 2020
On the Estimation of Treatment Effect with Text Covariates本文发表于2019年IJCAI会议。 IntroductionTreatment effect，是指一个变量（trea...
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Pytorch自定义损失函数
九月 28日, 2019
Pytorch自定义损失函数本文以自己实现交叉熵损失函数为例（不彻底的实现），来简单说说在pytorch中自定义损失函数。首先我们看一下pytorch中的交叉熵损失函数是什么样的，这里我们简单放张图，网上还是有不少说这个的，可自行百度...
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End-To-End Memory Networks
八月 16日, 2019
End-To-End Memory Networks—-本文发表于2015年的NIPS会议。人工智能研究面临的两大挑战是，建立能够在回答问题或完成任务时执行多个计算步骤的模型，以及能够描述顺序数据中的长期依赖关系的模型。在这项工作中，...
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Graph Neural Networks with Generated Parameters for Relation Extraction
八月 16日, 2019
Graph Neural Networks with Generated Parameters for Relation Extraction—-本文发表于2019年ACL会议。本文提出了基于生成参数的图神经网络模型(GP-GNNs)...
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Context-Aware Representations for Knowledge Base Relation Extraction
八月 14日, 2019
Context-Aware Representations for Knowledge Base Relation Extraction—-本文发表于2017年的EMNLP会议。这是一篇关于句子级别实体关系抽取的论文，考虑到传统方法只...
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A Hierarchical Framework for Relation Extraction with Reinforcement Learning
七月 22日, 2019
“A Hierarchical Framework for Relation Extraction with Reinforcement Learning”—-本文发表于2019年的AAAI会议，采用两层结构来进行关系抽取。 Hier...
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pytorch中LSTM对变长句子的处理
七月 20日, 2019
pytorch中LSTM对变长句子的处理在自然语言处理问题中，以最简单的句子分类为例（比如句子级别情感分类），来说明LSTM对变长句子的处理。（看了网上关于这部分的介绍，大抵互相复制，但感觉都没有说清楚具体怎么用，通过实践，个人总结了...
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Targeted Aspect-Based Sentiment Analysis via Embedding Commonsense Knowledge into an Attentive LSTM
七月 12日, 2019
‘Targeted Aspect-Based Sentiment Analysis via Embedding Commonsense Knowledge into an Attentive LSTM’—-本文发表于2018年AAAI...
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SenticNet5 - Discovering Conceptual Primitives for Sentiment Analysis by Means of Context Embeddings
七月 12日, 2019
“SenticNet5:Discovering Conceptual Primitives for Sentiment Analysis by Means of Context Embeddings”—-本文发表于2018年AAAI...
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Joint entity and relation extraction based on a hybrid neural network
七月 10日, 2019
“Joint entity and relation extraction based on a hybrid neural network ”————-本文发表于2017年的NeuroComputing期刊上。利用神经网络的方法实现...
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