词嵌入（word embedding）指一种将词汇映射到低维稠密向量空间的方法，经过词嵌入后得到的词向量能够在不同的下游NLP任务之间共享（即进行迁移学习），但是无法很好地表示一些低频词和未知词。word2vec是一种常见的无监督词嵌入方法，它利用自身的文本信息来构建伪标签，并使用全连接神经网络进行训练，其中隐藏层的权重参数矩阵将作为最终的词向量矩阵，这些低维稠密的向量能够有效地捕捉词与词之间的语

Joint联合抽取方法是指通过修改标注体系和模型结构的方法直接输出文本数据中所包含的SPO三元组，与传统的pipline方法相比，joint联合抽取的方法不用训练多个模型，使用一个模型即可完成实体抽取和关系抽取，并且能够减少实体抽取与关系抽取之间的误差传播。Joint联合抽取方法可以分为联合解码的联合模型以及参数共享的联合模型。

迁移学习是机器学习中的一种方法，旨在将在一个任务（源任务，即有充足数据且已经训练好模型的任务）中学到的模型参数、特征表示或其他知识迁移另一个相关的任务（目标任务，即待解决的任务）中，在目标任务数据不足或标注数据困难的情况下，迁移学习可以显著加快模型在目标任务上的训练，提高模型的性能。

例如，获取张量t中第0行全部列的数据可以使用t[0，:]或者t[0]。

静态计算图的优点：性能较高，可以在编译阶段对计算图进行优化，以提高计算效率，例如进行常量折叠、内存分配优化等，并且静态计算图的稳定性较高，固定的计算图结构使得代码更加稳定和可预测。动态计算图的缺点：性能较低，由于计算图的结构不固定，可能无法进行一些高级优化并且稳定性较低，由于计算图的结构在运行时变化，可能导致代码不稳定。，并且第一个参数为需要拼接的张量组成的元组，dim参数用于指定拼接的维度，指定

当x<0时，ReLU函数的导数为0，而当x>0时，ReLU函数的导数恒为1，因此ReLU能够在x>0时保持梯度不衰减，从而缓解梯度消失问题，然而，随着训练的推进，部分输入会落入小于0区域，导致其对应权重无法更新，这种现象被称为。2.第N层的每个神经元与第N-1层的所有神经元相连（这也是全连接的含义)，每一个连接都有一个自己的权重值（包含w系数和b系数），对于sigmoid函数来说，当输入值<-6或

例如，获取张量t中第0行全部列的数据可以使用t[0，:]或者t[0]。

该方法用于定义神经网络的前向传播逻辑，当你对一个继承了torch.nn.Module的实例对象进行调用时（例如model(input)的格式，model为一个继承了torch.nn.Module的实例对象），会自动调用该实例所属类的__call__方法，而__call__方法的内部则会调用forward方法。：指一次训练（一次参数更新）中，使用的样本数量，设置batch_size的目的是使用训练集

当我们有一个函数y = f(x)时，若有结果x0 = argmax(f(x))，则表示当函数f(x)取x = x0的时候，得到f(x)在取值范围内的最大值，上式表示朴素贝叶斯法会将样本分到后验概率最大的类别中。上式中x代表特征的取值，Y=Ck代表Ck这个类别，j代表第j个特征，分母是全概率公式，对于所有类别都是一样的，对结果没有影响，通过。：是指在考虑了新数据或证据之后，对事件概率的重新评估。其中

基于规则和词典的指代消解方法可以通过指代词词典找出可能的存在共指关系的词，并通过最近匹配原则找到与指代词距离最近的实体，最后将两者进行统一归类。，例如苹果和apple都是指同一个实体，实体对齐和关系对齐需要将对于同一个实体或关系的不同表示方法进行统一，使这些表示都指向同一个实体或关系。并将其统一归类到同一个实体，其中共指关系是指在文本中，多个表达都指向同一个实体，例如小明和他都是指小明这个人。，例