AAAIJan, 2018

SEE: 基于语法感知的实体嵌入用于神经关系抽取

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TL;DR本文提出了一种基于语法树和句子嵌入的远程监督关系抽取方法，使用句子和实体的嵌入对关系进行分类，实验结果表明这种方法在真实数据集上取得了最佳的性能。
distant supervised relation extractionneural relation extractionsyntax-aware entity embeddingdependency treerelation classification
发现论文，激发创造
  • 基于自注意力增强和实体感知嵌入的选择性门，用于远程监督关系抽取

    本研究提出了一种轻量级神经框架，使用实体感知的词嵌入方法、自注意机制和基于丰富语境表示的汇聚门来解决监督远程关系提取的问题和减轻之前机制的缺陷，实现了最高的分类准确性和最佳的实验结果。

    Nov, 2019

  • 在神经关系抽取中引入关系路径

    本文提出了一种基于推理链和神经网络模型的远程监督关系抽取方法，能够更好地利用包含目标实体之一的句子，并在真实数据集上取得显著的抽取性能提升。

    Sep, 2016

  • 利用知识图谱嵌入增强关系抽取的上下文表示

    本论文使用预训练的知识图谱嵌入模型，结合文本语料库的句子级上下文表示，实现了较高性能的关系抽取模型，并通过实验验证了该方法的有效性和出色性能。

    Jun, 2023

  • 全局关系嵌入用于关系提取

    通过收集全文的文字和知识库关系的共现统计数据，利用文本关系嵌入来处理远程监督下错误标记的问题，从而增强了现有的关系提取模型，在常用关系提取数据集上，将精度从 83.9％提高到 89.3％。

    Apr, 2017

  • 应用内部句子噪声降低和转移学习的神经关系抽取

    通过引入 Sub-Tree Parse 和基于迁移学习的先验知识，我们提出了一种新的基于词级级别远程监督的关系提取方法，可以从自动构建的包含噪声词语的低质量句子数据集中提取关系，实验结果表明我们的方法相对现有最优工作提高了 Precision/Recall (PR) 的面积从 0.35 到 0.39.

    Aug, 2018

  • 实体和关系抽取中的情境化和泛化

    本文主要研究了最新的自然语言处理技术中，神经网络和语言模型在命名实体识别和关系抽取方面的应用以及它们在训练过程中面临的一些挑战。我们发现，预训练的语言模型对发现未曾见过的命名实体表现良好，但对于未曾见过的关系则有待加强，因此模型的理解能力仍存在提升空间。

    Jun, 2022

  • 基于细粒度语义信息的远程监督关系抽取方法

    本文聚焦于关系抽取，提出假设：句子中关键语义信息对实体关系抽取起着关键作用，通过内部注意机制提取句子内细粒度的语义特征，证明该关系抽取模型比已有方法具有更优的准确率和召回率。

    Feb, 2023

  • 具有相关和全局注意力机制的依存感知实体识别

    通过语法和树结构，我们使用基于语言学的方法识别实体，并通过相对和全局注意机制增强模型特征，最终在标记空间中线性投影加权向量以预测实体标签，发现该模型可以检测揭示句子中实体类型的单词，并在两个数据集上创立了新的最新技术水平。

    Sep, 2019

  • 基于文档级图卷积神经网络的句间关系提取

    本文提出了一种新的文档级图形结构的交叉句关系提取模型，该模型利用各种句间和句内依赖关系构建图形，并利用多实例学习和双仿射配对评分来预测实体对之间的关系。实验结果表明，该模型在两个生物医学数据集上的表现与最先进的神经模型相当，并且文中提到的所有图形类型对于交叉句关系提取都是有效的。

    Jun, 2019

  • 利用远程监督联合嵌入实体和文本

    本文提出了一种基于远程监督的方法，从未注释的语料库中仅使用实体和表面形式之间的映射列表，联合学习实体和文本的嵌入。与仅依赖于人类注释文本或大型知识图谱结构的先前方法相比，实验结果表明，我们的嵌入可更好地捕捉实体的相似性和关联性。

    Jul, 2018