文件名称:
gcn-over-pruned-trees：修剪后的依赖树上的图形卷积可改善关系提取（作者的PyTorch实现）-源码
开发工具:
文件大小: 602kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-04
详细说明：修剪后的依赖树上的图卷积用于关系提取
此回购包含PyTorch代码，用于修剪。
本文/代码在修剪的依赖树上引入了图卷积神经网络（GCN），用于关系提取的任务。 还引入了一种特殊的树修剪技术，称为“以路径为中心的修剪”，以从树中消除不相关的信息，同时最大程度地维护相关信息。 与诸如各种基于LSTM的模型之类的序列模型相比，此GCN模型利用依赖结构桥接远程单词，因此提高了远程关系的性能。 与以前的递归模型（如TreeLSTM）相比，此GCN模型在获得更好的性能的同时，也更早地实现了并行化，因此效率更高。
参见下面的模型架构概述：
要求
Python 3（在3.6.5上测试）
PyTorch（
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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