1. PFN模型的训练时间很长,因为它必须在每一步都进行训练,耗费大量的时间。
2. PFN模型由于使用了分区过滤网络,因此它的参数量会非常大,对于大型数据集来说会有很多参数要学习。
3. PFN模型在处理异常样本方面不是很好,因为它只能处理已知的样本。...
- 内容创作
AI正在思考,请稍等...
- 问题越精准、内容越详细,请勿提交相同标题!
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1. 实体关系抽取的数据预处理:对输入文本进行分词、词性标注和命名实体识别,以及如何处理不同类型的实体。 2. 语义角色标注:如何检测句子中两个实体之间的关系,以及如何根据上下文特征进行语义角色标注。 3. 深度学习方法在实体关系抽取中的应用:如CNN、RNN、LSTM、Transformer 等神经网络框架在实体关系抽取中的应用。 4. 语义匹配方法在实体关系抽取中的应用:使用相似性匹配或者本体映射来扩大已有的实例集合。 5. 基于图形数据库或者本地图形存储来加速处理大量数量和复杂性能力强大的实例集合。 6. 基于Web 搜索引擎或者Wiki 页面来扩大已有的实例集合。...