Nov, 2015

使用语义标签传播技术进行知识库填充

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TL;DR本研究讨论了使用远程监督和特征标注相结合的方法解决知识库填充问题，提出了一种名为语义标签传播的方法，并在实验中显示出了显著的性能提升。
knowledge base populationrelation extractiondistant supervisionfeature labelingsemantic label propagation
发现论文，激发创造
  • 关系分类中的众包语义标签传播

    该研究使用 CrowdTruth 方法将人类注释信号扩展到相似的低维空间中的句子，从而显着提高了句级多类关系分类器的性能。

    Sep, 2018

  • 利用推理学习改进远程监督

    本文提出了一种使用知识推理方法检测潜在误差样本的方法，以提高使用远程监督数据训练关系提取系统的性能。

    Sep, 2015

  • CERES: 半结构化 Web 远程监督关系抽取

    本文提出了一种基于远程监督的半结构化网站自动提取方法，通过自动的结构对齐和标签生成获取足够完整的训练标记，再通过分类器预测新关系实例，实现了对知识库自动抽取的作用，取得了很好的实验效果。

    Apr, 2018

  • 关系抽取中充分利用领域专家的时间

    文章介绍了一种使用远程监督与主动学习相结合的方法进行关系提取，实现在减少专家标注数据的人力成本的同时，使神经网络在复杂数据集上得到更好的表现。

    Jul, 2018

  • 基于随机游走标签传播的弱监督语义分割学习

    本文提出一种训练方法，通过基于随机游走的标签传播和卷积神经网络的相互学习，有效地学习到语义边缘，从而实现对于语义分割任务的有效训练。

    Feb, 2018

  • 弱监督下的标签传播

    本文中，我们介绍了一种更优的传统标签传播算法（LPA）的分析方法，它可以利用有用的先验信息，具体而言是无标签数据上的概率假设标签。我们提供了一个误差界限，它利用了底层图形的局部几何特性和先前信息的质量。我们还提出了一个框架来整合多个来源的嘈杂信息。我们在多个基准弱监督分类任务上演示了我们的方法的能力，并展示了对现有半监督和弱监督方法的改进。

    Oct, 2022

  • 语义空间中基于标签传输的自动图像标注

    本文提出了一种基于核规范相关分析（KCCA）的标签传播框架，能够构建一个潜在的语义空间来嵌入视觉和文本特征之间的相关性，并在四个数据集上展示了显著的改进。该方法不仅可以处理专家标注的数据集，还可以处理社交媒体上用户自动生成标签的嘈杂数据。

    May, 2016

  • 语义排序：个性化语义相关性的监督学习方法

    本文提出了一种基于主观注释的新型监督学习方法来学习统计句子相关性模型，该模型由大规模背景知识语料库中的文本单位关联的参数化共现统计信息组成，并提出了一种高效的算法来从相关性偏好的训练样本中学习语义模型，方法独立于语料库、适用于任何足够大的（非结构化）文本集合，并且可以为特定用户或用户组拟合语义模型。通过广泛的小到大规模实验结果表明，这种方法是有效的，竞争力强。

    Nov, 2013

  • 引导的远程监督多语言关系抽取数据：适应新语言

    应用引导远程监督方法创建了一个包含超过 8 万个实例和 9 种关系类型的德语生物关系抽取数据集，同时还创建了一个手动注释的用于评估模型的数据集，并在自动创建的数据集上训练了几种先进机器学习模型和进行多语言和跨语言实验。

    Mar, 2024

  • 标签传播用于深度半监督学习

    本研究利用基于流形假设的传导标签传播方法，对整个数据集进行预测，并利用这些预测值为未标记数据生成伪标签，并训练深度神经网络。经实验证明，这种方法在几种数据集中相对于当前的最新技术表现更好，特别是在有限标志数量的情况下。

    Apr, 2019