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剑指offer经典66答案汇总(2)

34第一个只出现一次的字符在一个字符串(0<=字符串长度<=10000,全部由字母组成)中找到第一个只出现一次的字符,并返回它的位置,如果没有则返回-1(需要区分大小写).publicclassSolution{publicintFirstNotRepeatingChar(Stringstr){if(str.equals(""))...

2019-03-23 20:07:40

剑指offer经典66答案汇总(1)

1二维数组中的查找在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。publicclassSolution{publicbooleanFind(inttarget,int[][]array){if(...

2019-03-22 15:57:41

安装并在本地 Kubernetes 上运行服务

前提条件Win10专业版/企业版1安装1.1Docker下载Docker:https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-windows为了下载Docker,你必须先注册账号并登录。如果你之前下载过DockerToolbox,可能会出现“couldnotreadCAcertific...

2019-03-07 13:39:33

Docker 创建并推送镜像到 AWS

背景描述:以前,我们需要输入很多docker命令来build和pushimage,现在开发人员只需要填写自动build和pushimage所需的文档。主要流程如下:1如何填写配置文件1.1填写Dockerfile和.dockerignore文件将它们都放到一个特殊的文件夹中,例如:“/var/local/preview_dockerfile”,并...

2019-03-07 12:25:32

Python 处理命令行参数

有的时候需要用到对命令行中的参数进行捕获的需要,Python有两种方式可以实现,一是使用基础包sys进行实现,二是可以使用更高级有效的函数getopt进行实现。1.sys模块Pythonsys模块通过sys.argv提供对任何命令行参数的访问。这有两个常用指令: sys.argv返回的是包含命令行参数的一个list len(sys.argv)返回的是命...

2019-01-28 11:17:11

Zero-Shot 进行事件抽取思维导图解读

目前唯一一篇用迁移学习做事件抽取的论文,原件为.xmind格式,有需要的小伙伴请留言。   

2019-01-13 16:35:00

TensorFlow分布式计算

分布式Tensorflow底层的通信是gRPC。gRPC首先是一个RPC,即远程过程调用,通俗的解释是:假设你在本机上执行一段代码num=add(a,b),它调用了一个过程call,然后返回了一个值num,你感觉这段代码只是在本机上执行的,但实际情况是,本机上的add方法是将参数打包发送给服务器,然后服务器运行服务器端的add方法,返回的结果再将数据打包返回给客户端。TensorFlow集群就...

2019-01-12 20:14:29

Liberal Event Extraction and Event Schema Induction

【文章来源】http://anthology.aclweb.org/P/P16/P16-1025.pdf我们提出了一种全新的“自由”事件提取范式,可以同时从任意输入语料库中提取事件和发现事件模式。我们结合符号(如抽象意义表示)和分布语义来检测和表示事件结构,并采用联合类型框架来同时提取事件类型和参数角色,发现事件模式。在一般和特定领域的实验表明,该框架可以构造具有许多事件和参数角色类型的高...

2019-01-12 19:53:34

A Transition-based Algorithm for AMR Parsing

【文章来源】ATransition-basedAlgorithmforAMRParsing:http://aclweb.org/anthology/N/N15/N15-1040.pdf我们提出了一个两阶段框架来解析一个句子到它的抽象意义表示(AMR)。我们首先使用依赖解析器为句子生成依赖关系树。在第二阶段,我们设计了一种新的基于转换的算法,该算法将依赖树转换为AMR图。这种方法...

2019-01-10 23:05:44

Zero-Shot Transfer Learning for Event Extraction

【文章来源】事件提取的Zero-Shot迁移学习:https://arxiv.org/pdf/1707.01066.pdf摘要大多数先前的事件提取研究严重依赖于从带注释的事件提及中派生的特征,因此不能应用于没有注释工作的新事件类型。在这项工作中,我们重新审视事件提取并将其建模为接地问题。我们设计了一个可转移的神经结构,使用结构和组合神经网络将事件提及和类型联合映射到共享语义空间,其中每...

2019-01-10 22:50:24

ACE事件类型及模板

事件类型及子类型每个事件类型和子类型都有自己的一组潜在参与者角色,用于在其范例范围内出现的实体。在某些情况下,潜在事件是否可标记的问题将取决于是否存在填充某些角色的实体。(对于代词和明确描述的名词回指案例,这一要求会有所放宽。)事件参数任何可标记的事件参数都将与事件的触发器词在同一个句子中出现。我们首先简要讨论不同类型的参数。活动参与者:大多数事件参数都是参与者。这些将是以...

2019-01-02 15:02:25

指代消除文献综述

基本介绍概念指代是自然语言中的一种重要的表达方式,它使得语言表达简洁连贯,然而在篇章中大量使用指代,增加了计算机对篇章理解的难度.指代消解的主要任务是识别篇章中对现实世界同一实体不同的表达的过程.从计算语言学的角度,指代消解可以看成是一个分类或者一个聚类的过程.分类的过程主要是判断实体表达之间是否指向同一个实体,聚类的过程主要是判断一个实体表达能否加入到指向某个实体的集合中.从数学的角度上来说...

2019-01-02 14:50:55

NLP 中的语言模型预训练&微调

1引言语言模型(LanguageModel),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。具体来说,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性。在实践中,如果文本的长度较长,P(wi|w1,w2,...,wi−1)的估算会非常困难。因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n-grammodel)。在n元模型中估算条件概率...

2018-12-13 16:41:23

Python&Java版【LeetCode】简单题答案整理02

时隔几日,我又回来啦!继续上篇文章的内容。仍旧是Python和Java双语言版本。题目目录198.打家劫舍202.快乐数203.移除链表元素204.计数质数205.同构字符串206.反转链表217.存在重复元素219.存在重复元素II225.用队列实现栈226.翻转二叉树231.2的幂232.用栈实现队列234.回...

2018-12-13 16:25:31

Python&Java版【LeetCode】简单题答案整理01

不得不开始刷LeetCode了,为了使小白的自尊心不受到毁灭性的打击,所以打算从最简单的题开始刷。现把所有题目的Python和Java代码都放在这儿,以便随时回忆。分两种语言的原因在于,Python是我最熟悉也是私心里最喜欢的语言,Java是受众面最广也是我希望学习的语言。以下完全按照LeetCode简单题的顺序出现。预计分5篇博文整理完毕。题目目录1.两数之和7.整数反转9....

2018-12-11 16:12:13

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

【文章来源】BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding:https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf摘要我们介绍了一种新的语言表示模型BERT,它表示转换器的双向编码器表示。与最近的语言表示模型不同(Petersetal.,2018;...

2018-11-13 16:54:35

Bottom-Up Abstractive Summarization

【文章来源】GehrmannS,DengY,RushAM.Bottom-UpAbstractiveSummarization[J].2018.【原文链接】自底向上的摘要式的总结:https://arxiv.org/pdf/1808.10792v1.pdf基于神经网络的抽象摘要方法产生的输出比其他技术更流畅,但在内容选择上表现不佳。这项工作本文提出了一种解决此问题...

2018-11-05 17:30:14

Joint Event Extraction via Recurrent Neural Networks

【文章来源】NguyenTH,ChoK,GrishmanR.JointEventExtractionviaRecurrentNeuralNetworks[C]//ConferenceoftheNorthAmericanChapteroftheAssociationforComputationalLinguistics:HumanLangua...

2018-09-03 23:21:04

Language specific issue and feature exploration in Chinese event extraction

【文章来源】ChenZ,JiH.LanguagespecificissueandfeatureexplorationinChineseeventextraction[C]//HumanLanguageTechnologies:the2009ConferenceoftheNorthAmericanChapteroftheAssociation...

2018-09-03 17:15:46

A Probabilistic Soft Logic based approach to exploiting latent and global information in event class

【文章来源】LiuS,LiuK,HeS,etal.AProbabilisticSoftLogicbasedapproachtoexploitinglatentandglobalinformationineventclassification[C]//ThirtiethAAAIConferenceonArtificialIntelligen...

2018-09-02 12:52:11

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