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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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1 篇 sanger amit
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检索条件"主题词=Bi-directional RNN encoder-decoder"

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详细简洁

排序：

Deep Information Extractor (DIE): A Multipurpose Information Extractor with Shifted Vectors Pre-processing Methods 9th

Deep Information Extractor (DIE): A Multipurpose Information...

引用

9th International Congress on Information and Communication Technology (ICICT)

作者： Sharma, Raghav Sanger, Amit Tomer, Yatin Pandey, Rohit Hughes Syst Corp Gurugram India

ISBN: (纸本)9789819754403;9789819754410

Information Extraction (IE) from text is a challenging data mining task. Recently, numerous research studies have been proposed in this domain, but most of them used Pre-Processed Embeddings (PPE) inefficiently. PPE converts Pre-Trained Embedding (PTE) into a different format to achieve a more accurate outcome. Most of the existing PPE methods concatenate the embeddings, leading to high computational costs and low accuracy of the extracted information. This paper introduces a novel deep learning model and PPE methods for IE from any text. The proposed PPE uses information from different pre-trained models via establishing sensible relationships between this information without enhancing the computational cost. Proposed PPE methods exploit Bert and Deberta embeddings. To select the most relevant characters and words from a sentence, the bi-directional encoder-decoder Recurrent Neural Network (rnn) model was used, followed by Multi-head Attention (MHAT) to learn the relationship between words. Therefore, results have significantly improved target information estimation accuracy on the benchmark dataset across domains.

关键词： DIE Information extraction Pre-trained embeddings Pre-processed embeddings bi-directional rnn encoder-decoder

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