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视频简介： 深度学习是目前最有效的面向知识抽取的文本数据语义理解方法，然而大规模、高质量标注训练数据缺失的问题限制了深度学习模型的效果，进而成为了信息抽取系统的瓶颈。本次报告将分享报告人在有限的标注训练数据的场景下，从特征增强和特征迁移的角度进行的数据混合增强、语法信息融合和跨领域迁移等一系列文本语义建模方法的尝试，初步降低了语义理解模型对领域标注的依赖，并提升了语义理解和信息抽取的效果。
来源：CCFDL-张日崇
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