技术:掌握语言:python,tensorflow, pytorch 掌握知识: 1) CNN、RNN、LSTM、GRU、GCN和Transformer等神经网络,深度学习基础 2) 词表示学习,知识图谱表示学习 3) 短文本匹配,文本纠错,实体对齐,关系抽取,知识图谱补全等
项目:1) 2) 基于分层知识图谱注意力模型的远程监督关系抽取: 我提出了一个把知识图谱应用到远程监督关系抽取的双层注意力机制的神经网络结构,针对远程监督关系抽取数据集中的标注不准确问题和为了筛选出句子内部的关键词,在神经网络关系抽取的框架上设计了一个分级的注意力机制,包含了句子级
案例: 关系抽取