Apr, 2018

CERES: 半结构化 Web 远程监督关系抽取

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • ZeroShotCeres: 半结构化网页的零样本关系抽取

    本文提出了一种使用图神经网络技术，实现从之前未见过的模板中提取出信息的 “零样本” 关系提取模型，并在实验中证明该方法相较于基础模型有 31% 的 F1 值提升。

    May, 2020

  • 远程监督的词形句法模型用于关系抽取

    信息抽取任务涉及将非结构化文本内容自动转换为结构化数据。本文提出了一种从文本中提取和分类无限制关系集的方法，它基于远程监督方法获取的形态 - 句法抽取模式，并创建句法和语义索引来提取和分类候选图。我们在构建在 Wikidata 和 Wikipedia 上的六个数据集上评估了我们的方法。评估结果显示，我们的方法可以实现高达 0.85 的精确度得分，但召回率和 F1 得分较低。我们的方法可以快速构建基于规则的信息抽取系统，并构建注释数据集以训练基于机器学习和深度学习的分类器。

    Jan, 2024

  • 结合语言和图模型进行 Web 上的半结构化信息提取

    关系抽取是一种从网络上挖掘人类知识的高效方式，本文提出了一种名为 GraphScholarBERT 的开放领域信息抽取方法，它能够从半结构化的网页中提取目标关系，并能在未见过的领域中进行泛化，无需额外数据或训练，并且与搜索关键词完全匹配。实验证明，GraphScholarBERT 在零射击域和零射击网站情境下，相比以往的方法，可以提高抽取的 F1 分数达 34.8%。

    Feb, 2024

  • WebRED: 基于 Web 的关系抽取的有效预训练和微调

    本文介绍了 WebRED (Web Relation Extraction Dataset)，这是一个由人类标注的数据集，用于从万维网上的各种文本中提取关系，并利用～200M 的预训练数据和微调技术在此任务上取得更好的表现。作者提供了该数据集的基线，并阐述了人工注释在改善从网络文本中提取关系的性能方面的重要性。

    Feb, 2021

  • 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

  • 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

  • 使用语义标签传播技术进行知识库填充

    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。

    Nov, 2015

  • 跨句远程监督关系抽取

    本研究提出了首个远程监督应用于跨句关系抽取的方法，基于图形表示从多条路径中提取特征，实验表明我们的方法可以学习一种准确的跨句提取器，并提取了两倍于现有远程监督范例的关系，从而证明了跨句关系的普遍存在和本方法的优越性。

    Sep, 2016

  • 自然语言推理提升远程监督关系抽取

    本文提出了一种新的 DSRE-NLI 框架，该框架利用现有知识库的远程监督和预训练语言模型的间接监督，通过半自动关系语言表达机制为间接监督提供能量，进而巩固远程注释以便于多分类 RE 模型，并通过数据整合策略实现训练数据的质量提高，大量实验证明该框架显著提高了远程监督 RE 基准数据集的性能（高达 7.73％的 F1）

    Jul, 2022

  • 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