尽管传记在语义网络中广泛传播,但自动提取传记事件的资源和方法受到限制。这种限制减少了结构化的,可读的传记信息的数量,尤其是关于属于代表性不足的人的人的数量。我们的工作通过为生活事件的语义注释提供一组准则来挑战这一限制。该准则旨在与现有的ISO语义注释标准可互操作:ISO-TIMEML(ISO-24617-1)和SEMAF(ISO-24617-4)。通过代表不足的作家的维基百科传记的注释任务,即非西方国家,移民或属于少数民族的作者,对准则进行了测试。 4个注释者注释了1,000个句子,平均通知者协议为0.825。由此产生的语料库被映射在Ontonotes上。这样的映射允许扩展我们的语料库,表明已经存在现有资源可以用于传记事件提取任务。
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A statistical ensemble of neural networks can be described in terms of a quantum field theory (NN-QFT correspondence). The infinite-width limit is mapped to a free field theory, while finite N corrections are mapped to interactions. After reviewing the correspondence, we will describe how to implement renormalization in this context and discuss preliminary numerical results for translation-invariant kernels. A major outcome is that changing the standard deviation of the neural network weight distribution corresponds to a renormalization flow in the space of networks.
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