Apr, 2018

基于单词和实体级别注意力机制的远程监督下关系抽取技术的改进

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TL;DR本论文介绍了两种新的用于远程监督下关系抽取的单词注意模型，同时提出了一种组合模型，并在多个真实数据集上进行了广泛的实验来证明这些方法的有效性。
relation extractiondistant supervisionword attentionbi-gruentity-centric attention
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

  • 深度强化学习下的强健远程监督关系抽取

    研究利用深度强化学习策略生成假阳性指标解决远程监督产生的噪声，进而将它们分配为负面样本以解决误报问题，实验表明该方法显著提高了远程监督方法的性能。

    May, 2018

  • 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

  • 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

  • 使用 BERT 和侧边信息进行远程监督神经关系提取

    使用 Bert 嵌入简化句子编码来提升知识库辅助的关系抽取模型，可以在谷歌远程监督和 Riedel 数据集上优于传统方法，尤其是 P@N 结果表明 BERT 作为句子编码的使用可以优化结果。

    Apr, 2020

  • 利用线性衰减模拟和非独立同分布关联嵌入的远程监督关系抽取

    这篇研究提出了一种新方法来解决采用遥测监督的关系抽取中存在的问题，包括在句子中选择重要单词和提取有效句子等问题。该方法引入了线性衰减模拟和非独立同分布相关性嵌入两个新的概念来解决这些问题，在基准数据集上的实验表明，该方法能够有效地提取隐藏关系的复杂信息和实例间的相互信息。

    Dec, 2018

  • 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

  • 从表格实体对中利用二跳远程监督的关系抽取

    本文提出了一种新的关系抽取策略 ——2-hop DS，结合多层感知器和整合 1-hop DS 和 2-hop DS 提高了远程监督下的关系抽取效果。

    Sep, 2019

  • 一种基于数据驱动的方法用于远程监督下的生物医学关系抽取中的噪声削减

    使用多实例学习和 BERT 模型，我们提出了一个简单的数据编码方案，以降低噪音并获得了远程监控生物医学关系提取的最新性能，同时进一步编码关于关系三元组方向的知识，从而减少噪音并减轻了与知识图完成的联合学习的需要。

    May, 2020

  • 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