Dec, 2018

使用深度双仿射注意力的端到端神经关系抽取

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TL;DR本文提出一个神经网络模型，用于联合抽取命名实体和它们之间的关系，无需手动设计特征。该模型采用深度双仿射关注层扩展了 BiLSTM-CRF 实体识别模型，以建模关系分类中潜在特征的二阶交互。在 benchmark 数据集 CoNLL04 上进行实验，结果显示该模型的表现优于之前的模型，创造了新的最好表现。
neural networknamed entityrelation extractionbilstm-crfbiaffine attention
发现论文，激发创造
  • 基于图形深度双仿射注意力模型的时间关系提取

    我们提出了一种基于深度双向注意力的新型时间信息提取模型，直接执行关系提取任务，利用多层感知机进行弧预测和关系标签预测，充分利用时间关系的双向特性，实现了最新技术水平的时间关系提取性能。

    Jan, 2022

  • 通过联合提及检测和提及聚类的深度双仿射注意力神经指代消解

    本文介绍了一种使用双仿射注意模型和联合最优化方法来改善端到端语义消解系统的方法，该方法在 CoNLL-2012 共享任务的英文测试集上实现了最先进的性能。

    May, 2018

  • 具有注意力机制的循环神经网络用于识别中文隐含语篇关系

    本研究提出了一种基于注意力机制的双向长短时记忆网络模型，将论述关系的参数组合作为一个联合序列来模拟可以胜过不考虑词序的方法。我们的模型采用了部分采样方案，概念上简单，但是在中文语境的论语树库中取得了最先进的性能，我们还通过可视化其注意力机制的活动状态，说明了该模型在选择性关注输入序列相关部分方面的能力。

    Apr, 2017

  • 联合实体识别和关系抽取作为多头选择问题

    该研究提出了一种基于神经网络的联合模型，能够同时执行实体识别和关系抽取任务，而无需人工提取特征或使用任何外部工具，并在包括新闻、生物医学和房地产等不同语境下进行了实验，而且表现优异。

    Apr, 2018

  • 中文医学文本中 BERT 联合实体和关系抽取的微调

    该研究提出了一种基于 BERT 语言模型和聚焦注意力机制的联合实体和关系抽取模型，通过动态范围注意机制，提高了共享参数层的特征表示能力，实验结果表明，该方法在冠状动脉造影文本上的名词实体识别和关系分类任务的 F1 得分分别达到 96.89% 和 88.51%，优于现有技术水平。

    Aug, 2019

  • 基于局部神经注意力的深度联合实体消岐

    本篇论文提出了一种新的深度学习模型，用于联合文档级别实体消歧，该模型以学习到的神经表示为基础。该方法通过实体嵌入，对本地上下文窗口进行神经注意机制，以及可微分的联合推理阶段进行消歧，将深度学习的优势与传统的图形模型和概率提及实体映射的方法相结合。广泛的实验表明，我们能够在中等计算成本下获得有竞争力或最先进的准确性。

    Apr, 2017

  • 使用 LSTM 对序列和树结构进行端到端的关系提取

    本研究提出了一种使用神经网络的模型，能够同时提取实体和它们之间的关系，并通过 LSTM-RNNs 进行优化，与现有的基于特征的模型相比，实现了较大的性能提升，并且在 nominal relation classification 方面与 CNN-based 的模型相比表现更好；还通过消融分析研究了多个模型组件和预处理对实验结果的影响。

    Jan, 2016

  • 基于双向 LSTM 网络和注意力机制的语义关系分类与潜在实体类型识别

    本文提出了一种新颖的端到端循环神经模型，结合了实体感知的注意力机制和潜在实体类型（LET）方法，以解决语义关系分类任务中现有模型对高级语义和句法特征的过度依赖和未充分利用实体信息等问题。在 SemEval-2010 任务 8 上的实验结果表明，该模型在无需高级特征的情况下胜过现有最先进的模型。

    Jan, 2019

  • 同时自我关注所有提及以进行全文摘要生物关系提取

    提出一种使用自我注意力编码器模型同时预测文档中所有提及对之间关系的关系抽取方法，通过聚合提及对以形成实体对表示进行多实例学习，并增加弱标签数据来适应无提及级别注释的设置，实验证明该方法在生物文本信息抽取任务中达到了最先进性能。

    Feb, 2018

  • 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