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[논문] SciREX: A Challenge Dataset for Document-Level Information Extraction (ACL 2020)

이 글에서는 2020 ACL에 게재된 "SciREX: A Challenge Dataset for Document-Level Information Extraction" (Sarthak jain et al) 논문을 리뷰한다. 이 논문에서는 SciREX라는 과학 논문 데이터셋을 제공하고, 이를 바탕으로 entity recognition(NER), relation extraction(RE)을 수행하는 모델을 제시한다.  위의 그림을 보면 NER과 RE의 목적을 정확하게 이해할 수 있다. 각 색깔은 문서 내에서 추출하고자 하는 entity(노란색: Task, 파란색: Dataset 등)에 해당하며 화살표는 entity간의 relation을 나타낸다. ※ Named Entity Recognition (NER): 문..

Natural Language Processing/Keyword Extraction 2024.10.15
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NER, gliner, scierc, kullback leibler, 음원 분리, 악기 분리, 앙상블, scirex, Xception, speaker verification, diffusion 모델, DeepLab V3+, named entity recognition, information extraction, self supervised learning, 사후 확률, DeepLab V3+ Xception, deberta, music source separation, Ensemble,

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