Dec, 2014

基于整数规划的时间关系分类器集成

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TL;DR本篇论文针对自然语言处理中时间性事件以及它们之间关联的提取和理解问题，提出了采用整数规划的集成方法来提高多个分类器的关于文本中时间性表达的判断。实验结果表明该方法在 SemEval-2013 TempEval-3 (Temporal Annotation) 和 SemEval-2016 Task 12 (Clinical TempEval) 两个最新挑战中明显优于使用单个分类器的结果。
temporal eventsnatural language processingensemble methodinteger programmingsemeval
发现论文，激发创造
  • 无监督学习事件之间的时间关系

    本文介绍了两种旨在实现无人监督的时间关系提取方法，第一种基于弱监督机器学习方法和互联文献数据集，第二种是基于期望最大化算法和不同的技术手段，我们的实验结果表明，所提出的两种方法无需额外的注释数据即可实现从事件之间提取时间关系，并实现了比以往更高的准确性。

    Jan, 2014

  • 通过整数规划从树集合中提取可解释规则的统一方法

    从训练的树集成中提取一组优化的规则，提供给用户一个简化、可解释的模型，保留了完整模型的大部分预测能力。

    Jun, 2024

  • 一种结构化学习方法用于时间关系提取

    本文讨论识别事件之间时间关系的问题，提出了一种结构化学习方法，以解决在学习识别这些关系时必须考虑依赖关系的挑战。同时，该方法还提出了一个新的处理缺失关系问题的角度，并在两个基准数据集上取得了显著的改进。

    Jun, 2019

  • 一种改进的神经网络基线用于时间关系提取

    本研究提出了一种新的神经系统，通过采用语境化单词嵌入，一个时间常识知识库的连体编码器和整数线性规划的全局推理，在 MATRES 数据集上进行训练，取得了一个基准数据集上绝对精度提高约 10％（25％的误差降低）的结果。我们认为，这种新方法可以为未来研究提供一个强大的基准线。

    Sep, 2019

  • 细粒度时间关系提取

    本研究提出了一种新的语义框架来建模时间关系和事件持续时间，构建了迄今为止最大的时间关系数据集，并利用该数据集训练了预测细粒度时间关系和事件持续时间的模型，表现出强大的实验结果，并展示了预测分类关系的迁移学习方法的功效。

    Feb, 2019

  • TempEval-3: 评估事件、时间表达式和时间关系

    描述了即将在 SemEval-2013 评估活动中准备的 TempEval-3 任务，旨在推进关于时间信息处理的研究，包括一个三部分任务结构，涵盖事件、时间表达和时间关系提取，一个更大的数据集和单一的总体任务质量得分。

    Jun, 2012

  • 时间和因果关系的联合推理

    本文采用约束条件模型的联合推理框架，通过整数线性规划问题来实现时间和因果关系的联合推理，从而在从文本中提取时间和因果关系方面取得了显著的统计改进。

    Jun, 2019

  • 超越分类：一种用于事件时间关系提取的统一框架

    本文提出了一个统一的事件时间关系提取框架，并将时间关系转化成时间点的逻辑表达式，通过预测某些时间点的关系完成事件时间关系提取。该方法不仅在 TB-Dense 和 MATRES 上取得了显著提升，也可以在低数据情况下实现稳定的改进。

    May, 2023

  • 文本时间信息提取的时间推理调查（扩展摘要）

    本文综述了过去几十年来针对从文本中自动抽取时间信息的时间推理研究，并为基于机器学习的信息抽取系统集成符号推理提供了一个案例研究。

    May, 2020

  • 领域知识增强的结构化神经网络，用于端到端事件时间关系提取

    本文提出了一种基于概率领域知识构建分布式约束的框架，并且通过 Lagrangian Relaxation 解决约束的推理问题，用于端到端的事件时间关系提取任务，实验结果显示我们的框架能够在新闻和临床领域的两个广泛使用的数据集上显著地提高基线的神经网络模型。

    Sep, 2020