返回
Enhancing entity and relation extraction with dynamic hard negative augmentation framework
DOI:10.1016/j.engappai.2025.112211.png)
摘要
En 中文
• 目标挖掘策略增强了模型的敏感性和性能。
• 动态调整比例以聚焦于困难样本的学习。
• 首个定制化方法提高了实体和关系提取的准确性。
期刊
IF:
8
论文数:
5.7K
被引数:
3.5W
机构
引用论文
BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text miningBioBERT: 一种用于生物医学文本挖掘的预训练生物医学语言表示模型

