WWWOct, 2016

CoType: 联合提取带类型实体和关系的知识库

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TL;DR本文介绍 “CoType”，一个数据驱动的文本分割算法和一种冠以知识库标签的实体及关系识别方法。实验表明，其在不同领域具有 25% 的 F1 得分提高。
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发现论文，激发创造
  • 零样本开放实体类型识别作为类型兼容接地

    本文提出了一种无监督的零样本实体类型的方法，该方法可以弹性地识别新定义的类型，并利用 FREEBASE 的布尔函数进行自我推理。我们在包括生物领域的各种数据集上评估了该系统，并证明了它在超出领域的数据集上优于监督学习方法与其他零样本细粒度关键词方法。

    Jul, 2019

  • 噪声鲁棒学习的远程监督联合实体和关系抽取

    用一个模型识别实体对及其关系的联合实体和关系抽取任务中，存在嘈杂标签的问题。为了填补这个空白，我们引入了一种新的噪音鲁棒方法，可以同时进行实体和关系检测，并使用一个新的损失函数惩罚与显著关系模式和实体关系依赖性不一致的情况，以及一个自适应学习步骤迭代地选择和训练高质量实例。在两个数据集上的实验证明，我们的方法在联合抽取性能和噪音减少效果方面优于现有的最新方法。

    Oct, 2023

  • 基于新颖标注方案的实体和关系联合抽取

    该研究提出了一种基于标记方案的端到端关系抽取模型，将实体和关系一起提取转化成一个标记问题并在公共数据集上实现了最佳结果。

    Jun, 2017

  • 为新 X (X = 语言、领域、风格) 迅速构建细粒度实体类型识别系统

    本文提出了一种无监督实体类型框架，通过结合符号和分布语义，使用语言结构学习通用的嵌入，并开发了一种新型的联合层次聚类和链接算法来对所有提及进行类型。该框架不依赖于任何注释数据、预定义的打字架构或手工特征，因此可以快速适应新的领域、体裁和语言。同时，它具有很大的灵活性，可以包括语言结构等来改进特定上下文表示。

    Mar, 2016

  • 自然与工程领域中的种子引导细粒度实体分类

    研究了在科学和工程领域中基于种子引导的细粒度实体类型的任务，该任务利用名称和少量种子实体作为唯一的监督，旨在将新的实体提及分类为已知和未知类型，并提出了 SEType 方法来解决该问题。

    Jan, 2024

  • 层次化损失及新资源对于细粒度实体类型和链接的作用

    本文提出了使用双线性映射方法集成层次信息的新方法，相比于平面预测在实体链接和细粒度实体类型分类方面有显著的改进，并在基准 FIGER 数据集上实现了最新的最佳结果。

    Jul, 2018

  • 基于类型抽象的关系和事件类型发现

    本研究提出了一种基于类型抽象的联合训练框架，将实体 / 触发词表示和类型抽象表示作为两种视图，能够自动推断出新类型，并成功应用于多种关系提取和事件提取数据集。

    Nov, 2022

  • 神经实体类型和关系抽取的噪声缓解

    本文探讨了信息抽取模型中两种不同类型的噪声：来自远程监督和来自管道输入特征的噪声，并针对实体类型和关系提取等任务提出了使用神经网络模型的多实例多标签学习算法，以及改进噪声实体类型预测和关系提取间的整合方法，通过实验证明概率预测比离散预测更加鲁棒，并联合训练两个任务的效果最好。

    Dec, 2016

  • 基于新的分解策略的实体和关系联合抽取

    本文提出了一种基于序列标注的分解策略，将联合实体和关系抽取任务划分为头实体抽取 (HR) 和尾实体及关系抽取 (TER) 两个子任务，这两个子任务进一步分解为多个序列标注问题以方便通过分层边界标签器和多跨度解码算法解决。实验表明，该方法在三个公共数据集上优于先前的工作，达到了 21.5% 的新最优 F1 分数。

    Sep, 2019

  • 知识图谱中基于上下文的实体类型识别

    本研究提出了一种利用上下文信息进行知识图谱实体类型推理的新方法，设计了两种推理机制：N2T 和 Agg2T，并提出了一种新的损失函数以减轻训练期间的误测问题。实验证明了该方法的有效性。

    Sep, 2021