論文導讀｜《Exploiting Rich Syntactic Information for Semantic Parsing with Graph-to-Sequence Model》
北京大學 張欣博 原文《Exploiting Rich Syntactic Information for Semantic Parsing with Graph-to-Sequence Model》收錄於EMNLP2018 語義解析（Semantic Parsing）將文本轉化爲邏輯形式或結構化查詢（text2logicform），已有很多神經網絡方法，學習文本和邏輯形式之間的軟對齊進行語義解析
相關文章
- 1. 論文閱讀《SegStereo: Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation》
- 2. 論文閱讀筆記《SegStereo: Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation》
- 3. 論文札記之 - A Latent Semantic Model with Convolutional-Pooling Structure for Information Retrieval...
- 4. 論文導讀｜Representing Schema Structure with Graph Neural Networks for Text-to-SQL Parsing
- 5. 【論文解讀 ICDM 2019 | MVNN】Exploiting Multi-domain Visual Information for Fake News Detection
- 6. Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification論文閱讀
- 7. LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation論文閱讀
- 8. 【圖像分割論文閱讀】LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation
- 9. 論文解讀：R-CNN《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》
- 10. 【論文閱讀筆記】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
- 更多相關文章...
- • C# 文本文件的讀寫 - C#教程
- • C# 二進制文件的讀寫 - C#教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文閱讀《SegStereo: Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation》
- 2. 論文閱讀筆記《SegStereo: Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation》
- 3. 論文札記之 - A Latent Semantic Model with Convolutional-Pooling Structure for Information Retrieval...
- 4. 論文導讀｜Representing Schema Structure with Graph Neural Networks for Text-to-SQL Parsing
- 5. 【論文解讀 ICDM 2019 | MVNN】Exploiting Multi-domain Visual Information for Fake News Detection
- 6. Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification論文閱讀
- 7. LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation論文閱讀
- 8. 【圖像分割論文閱讀】LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation
- 9. 論文解讀：R-CNN《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》
- 10. 【論文閱讀筆記】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation