Vi föreslår en ny ram för enhets- och händelseextrahering baserad på generativ kontraarial imitation lärande-en omvänd förstärkning inlärningsmetod med hjälp av ett generativt kontraarialt nätverk (GAN). Vi utgår från att fall och märkningar ger upphov till olika svårigheter och att vinsterna och påföljderna (vinsterna) förväntas variera. Vi använder discriminatorer för att uppskatta lämpliga belöningar beroende på skillnaden mellan de etiketter som gjorts av mark-sanningen (expert) och utsugaren (agent). Våra experiment visar att det föreslagna ramverket överträffar de senaste metoderna.
Zhang m.fl. I REF föreslås en ny ram för händelseextrahering baserad på en omvänt förstärkt inlärningsmetod med hjälp av ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) och delegeras till påverkan av två olika förutbildningsmetoder för ELMo och word2vek på den föreslagna modellen.
Joint Entity and Event Extraction with Generative Adversarial Imitation Learning
{'venue': 'Data Intelligence', 'journal': 'Data Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}