吃瓜一览：
【论文笔记】用于事件抽取与生成的预训练语言模型
1、事件抽取的目标是识别事件触发词和事件论元。下图给出了包含一个“Meet”类型事件的句子，该事件的事件触发词为“meeting”，两个论元分别为“President Bush”以及“several Arab leaders”。
2、事件抽取，一项关键任务，曾依赖人工特征或神经网络的传统方法，如今正逐渐被预训练模型所主导，特别是自2019年以来。突破传统限制/不同于过往仅进行Fine-tune，CLEVE旨在让模型深入理解事件背后的语义和结构信息，通过AMR解析信号来解决数据稀疏和泛化性问题。
3、事件提取系统：预测具有特定子类型的事件触发器及其对每个句子的参数。 论文中将该实现分为两个阶段：触发分类。使用DMCNN对句子中的每个单词进行分类以识别触发单词。若一个句子具有触发器，则执行阶段二，应用类似的DMCNN来为触发器分配参数并对齐参数的角色。
事件取样法观察一般取几次
1、一次。事件取样法就是从某幼儿园抽取大、中、小各一班，每班抽取20名幼儿作为观察对象，只需要一次即可，事件取样观察法（observationmethodofevent—sampling）是指取样观察法的一种。与“时间取样观察法”相对。
2、事件取样法[文]：关注行为或事[章]件的完整过程，[来]如17年统考中[自]的例子，适用于[吃]观察行为的起因[瓜]、发展和结果。[网]它记录行为的出[文]现次数、情境等[章]，优点是能深入[来]了解行为全貌，[自]但可能无法进行[吃]量化分析。对比[瓜]与应用 尽管时间取样法[网]与事件取样法在[文]定义和应用上有[章]不同，但它们都[来]要求事先定义行[自]为、分类和设计[吃]观察表格。
3、时间段的抽[瓜]取可以是系统的[网]（如每个周二做[文]观察），也可以[章]是随机的，或者[来]二者综合使用。[自]
4、家里来了小客人的事件取样法步骤如下：明确想要观察的内容，例如小客人在家中玩耍、与其他成员互动等。确定需要观察的时间段，比如某个特定日期或时间范围。根据计划，在每次设立一个或多个事件取样点，即指定一些具体场景、活动或情境作为关注对象。例如，在厨房里吃饭、看电视时等。
简单的数学概率题:共有1-7七个数,先从中随机抽取一个数,事件A为抽到的...
第一次白第二次红的概率是：10÷42=5/21，两次取得一红球一白球的概率是：[C（5，1）×C（2，1）]/C（7，2）=（5×2）/（7×6÷2）=10/21。以下是概率题的相关介绍：概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。
按构成分类：基[吃]本事件，如抽取[瓜]8个球中的黑球[网]或白球，是最简[文]单的，但其定义[章]依赖于实验目标[来]。复合事件则是[自]多个基本事件的[吃]集合，反映出事[瓜]件的复杂性。样[网]本空间，是所有[文]基本事件的集合[章]，它是概率论的[来]基石。每个样本[自]点，\omeg[吃]a，都是这个空[瓜]间中不可或缺的[网]一部分。
中间两个分数相[文]等 相同两数分别取[章]90，91，9[来]2，对应的排列[自]可以数出来，分[吃]别有3，4，3[瓜]种，∴有10种[网]。 ∴共有5+10[文]=15（种）情[章]况 5 二项式定理性质[来]：（3）最值：[自]n为偶数时，n[吃]+1为奇数，中[瓜]间一项的二项式[网]系数最大且为第[文]表示）5 你对随机事件之[章]间的关系熟悉吗[来]？的和（并）。[自]
随机现象： 概率论与数理统[吃]计的研究的对象[瓜]就是随机现象，[网]随机现象就是在[文]一定的条件下不[章]总是出现相同的[来]结果的现象，也[自]就是不能肯定的[吃]确定结果的现象[瓜]就统称为随机现[网]象。
高考数学基础知[文]识汇总第一部分[章] 集合（1）含n[来]个元素的集合的[自]子集数为2^n[吃]，真子集数为2[瓜]^n-1；非空[网]真...分段函[文]数：值域（最值[章]）、单调性、图[来]象等问题，先分[自]段解决，再下结[吃]论。
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