BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-23T00:00:00Z 一个关于复杂时序推理的相对时间预训练故事 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了一种基于数据密集的方法来推断句内时间关系，以实现NLP应用中的时间信息提取和综合。该方法利用标记避免手动编码，训练模型可以在未看到的情况下选择正确的标记。同时，文章比较了许多概率模型在不同方面的差异，评估了该方法是否有望半自动创建时间注释。 🏷️ 标签 NLP应用 数据密集 时序 时间关系 标记 概率模型 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
