Motivation 很多研究忽视了事件抽取和阅读理解之间的关系 之前的使用阅读理解的工作都有监督地手动设计问题模板 本文的方法制造的模板与上下文相关 Approach Trigger extraction 因为trigger word一般是动词，不好设计问题，因此使用一个特殊标记[EVENT]来表示需要查找trigger word
>>返回主目录 源码 # 列表推导式 # 练习1：快速创建一个包含元素1~10的列表 # 列表推导式前 list_exercise_1 = [] for i in range(1, 11): list_exercise_1.append(i) print('1列表推导式前：', list_exercise_1) # 列表推导式后 list_comprehension_1 = [i for i in range(1,
上午看到FlyAI-AINLP群里李俊毅同学发出的一条信息：最近刚翻译、整理完的陈丹琦博士的论文，https://chendq-thesis-zh.readthedocs.io/en/latest/ ，感兴趣的同学可以来看看。Neural Reading Comprehension and Beyond，里面讲了很多关于神经阅读理解的背景知识，以及作者自己的实验思路。
项目地址，阅读原文可以直达：https://github.com/changwookjun/nlp-paper看了一下，这个项目的作者changwookjun貌似是韩国人，项目按主题分类整理了自然语言处理的相关文献列表，很详细，包括 Bert系列、Transformer系列、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答系统、机器翻译、自动生成等以及N
students = [("jerry", 25), ("elaine", 24), ("John", 34), ("kramer", 34)] #把年龄在30以上的学生信息提取出来 print([item for item in students if item[1] > 30]) #把年龄在30以上的学生姓名提取出来 print([item[0] for item in students if item[1]
介绍 我们在上一章学习了“Lambda 操作， Filter, Reduce 和 Map”， 但相对于map, filter, reduce 和lamdba, Guido van Rossum更喜欢用递推式构造列表（List comprehension)。在这一章我们将会涵盖递推式构造列表（List comprehension）的基础功能。 递推式构造列表（List comprehension）
HDUOJ 4990 Reading comprehension Problem Description Read the program below carefully then answer the question. #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #include <cstdio> #include<iostream> #include <cstring> #in
Problem Description Read the program below carefully then answer the question. #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #include <cstdio> #include<iostream> #include <cstring> #include <cmath> #inclu
题目链接 https://vjudge.net/problem/HDU-4990 题面 Description Read the program below carefully then answer the question. #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #include <cstdio> #include<iostream> #include <cstring&
