LawsonAbs的认知与思考，还请各位读者批判阅读。
0.总结
- 使用transition-based model。这种model 使用传统数据结构（stack ）作为基础
- 自定义栈的操作类型，从而达到一个
entity recognization的效果 - 持续更新~
本博客分成部分：
- part1是论文笔记，主要是概括了一下论文的主要内容；
- part2用于解决对论文的疑问；
- part3部分是关于如何实现论文的细节部分。
PART1论文笔记
PART2疑问
1. 该用什么数据集？什么部分？
下载得到的 CADEC，解压后得到的文件夹如下所示：
那么是用v1，还是v2?
- 使用CADEC.v2文件夹中的数据即可。
- 但是即使在上述的文件夹中的数据仍然数据量比较大，所以作者只取了ADE的部分
但是不清楚是否是因为typo，原作者写成了 ADR。
2.预处理数据的作用是什么？效果是什么？
待更新~
3.其它准备工作
主要是语料库的下载。
-
需要下载elmo 模型和训练结果，下载地址为：https://allennlp.org/elmo。主要是下载weights 和options 两个文件
将下载得到的文件放到目录：/data/dai031/Corpora/ELMo/elmo_2x4096_512_2048cnn_2xhighway_5.5B 下。
-
需要下载glove算法预训练得到的embedding信息，也就是文件glove.6B.100d.txt：可以在 https://www.kaggle.com/danielwillgeorge/glove6b100dtxt 中下载得到。
PART3代码实现
在加载文件 glove.6B.100d.txt 时不动代码卡住不动了：这个问题该怎么解决呢？
发现自己的确是个zz（原作者也不按常理出牌啊），把日志直接写到文件中了，而没有在窗口中输出。
文件地址如下：日志输出过程（训练有点儿慢）如下：