利用動態多池化CNN實現事件提取

利用動態多池化CNN實現事件提取 本篇博客主要介紹論文[Event Extraction via Dynamic Multi-pooling Convolutional Neural Networks]的主要內容，以及復現論文的實驗過程： 【摘要】： 傳統的ACE事件抽取的方法首先依賴人工設計的特徵和複雜的NLP工具。這些傳統的方法缺少一般性，需要大量的人力成本，而且會產生誤差傳播以及數據稀疏問題

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