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Study on Improving Performance of Natural Language Processing by Integrating Collocation Extraction and Deep Learning
搭配抽取与深度学习相结合提高自然语言处理性能的研究
基本信息
- 批准号：19K20333
- 负责人：
- 金额：$ 2.75万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份：2019
- 资助国家：日本
- 起止时间：2019-04-01 至 2023-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
项目成果
期刊论文数量（30）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Topic Modeling using Jointly Fine-tuned BERT for Phrases and Sentences
使用联合微调的 BERT 对短语和句子进行主题建模
- DOI：
- 发表时间：2022
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：田中佑季;金成慧;佐藤美恵;Zikai Zhou and Kei Wakabayashi
- 通讯作者：Zikai Zhou and Kei Wakabayashi
Events Insights Extraction from Twitter Using LDA and Day-Hashtag Pooling
- DOI：10.1145/3366030.3366090
- 发表时间：2019-12
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Muhammad Haseeb U. R. Rehman Khan;Kei Wakabayashi;Satoshi Fukuyama
- 通讯作者：Muhammad Haseeb U. R. Rehman Khan;Kei Wakabayashi;Satoshi Fukuyama
Active Learning for Extracting Technical Terms Covering Multiword Phrases
- DOI：10.1145/3487664.3487706
- 发表时间：2021-11
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Fumimaro Odakura;Koga Kobayashi;Kei Wakabayashi
- 通讯作者：Fumimaro Odakura;Koga Kobayashi;Kei Wakabayashi
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