In essence, the two tagging methods (direct tagging and tagging with sentences compression) are to tag the information we need by using regular expression which basing on the inherent language patterns of the natural language. Though it has many advantages in extracting regular data, Direct tagging is not applicable to some situations. if the data we need extract is not regular and its surrounding words are regular is relatively regular, then we can use information compression to cut the information we do not need before we tagging the data we need. In this way we can increase the precision of the data while not undermine the recall of the data.


翻译:从本质上说,两种标记方法(直接标记和用句子压缩标签)是使用基于自然语言固有语言模式的常规表达方式标记我们所需要的信息。虽然直接标记在提取常规数据方面有许多优势,但不适用于某些情况。如果我们需要提取的数据不是定期的,其周围的文字是定期的,那么我们可以使用信息压缩来削减我们不需要的信息,然后我们才能标记我们所需要的数据。这样,我们可以提高数据的精确度,同时不影响数据的恢复。

6
下载
关闭预览

相关内容

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
Transformer文本分类代码
专知会员服务
116+阅读 · 2020年2月3日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月4日
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
Transformer文本分类代码
专知会员服务
116+阅读 · 2020年2月3日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员