Feb, 2019

一种基于实体图的行走模型，用于关系抽取

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TL;DR提出了一种基于图的神经网络模型，用于关系提取，将句子中的实体对作为节点放置在全连接图结构中，边用围绕实体对的位置感知上下文表示，构建了不同关系路径，通过迭代更新边表示为更长的路径表示。在 ACE2005 数据集上实现了与最先进系统相当的性能而不使用任何外部工具。
relation extractiongraph-based neural network modelentity pairsposition-aware contextsl-length walks
发现论文，激发创造
  • 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

  • 使用面向边的图来进行文档级别神经关系抽取：连接相互关联的信息点

    本研究采用面向边的图神经网络模型对文档级关系抽取进行研究，该模型利用不同类型的节点和边来创建文档级图，并通过图上边的推理机制进行联合及交叉句子的学习，实验结果表明该方法在化学疾病和基因疾病相关性数据集上表现出很好的性能。

    Aug, 2019

  • 一种基于神经网络的文档级关系图提取边缘编辑方法

    本文介绍了一种新颖的边缘编辑方法，旨在从文档中提取关系信息，并将文档中的关系视为实体之间的关系图。我们利用预训练的 transformer 模型和图卷积神经网络模型对边缘进行分类，通过对初始图形的边缘进行编辑，构建关系图。我们将我们的方法应用于从材料科学文本中提取材料合成过程，并进行了实验证明。实验结果表明，我们的方法可以有效地编辑由我们内部基于规则系统和空图形引导的图形。

    Jun, 2021

  • 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

  • SEE: 基于语法感知的实体嵌入用于神经关系抽取

    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。

    Jan, 2018

  • 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

  • RelWalk：一种基于潜变量模型的知识图谱嵌入方法

    本文通过扩展随机游走模型将其用于知识图谱嵌入中，提出了一种衡量实体之间关系强度的评分函数，并给出了该方法的理论分析和学习目标。在实验中，我们使用了该方法对 FB15K237 和 WN18RR 数据集进行了准确的嵌入学习，为该理论提供了实证支持。

    Jan, 2021

  • 建模多粒度分层特征以进行关系提取

    本篇论文提出了一种基于原始输入句子提取多粒度特征的新方法，该方法包含实体提及级别、片段级别和句子级别三种特征，并采用层次化建模方法，以解决自然语言处理中的关系提取问题，实验证明该模型性能优于甚至使用外部知识的现有最先进模型。

    Apr, 2022

  • 基于双图推理的文档级关系抽取

    本文提出了一种名为 GAIN 的双重图聚合和推理网络，利用异构提及级别图来建模文档中不同提及之间的复杂互动，另外构造一个实体级别图，并提出一种新的路径推理机制来推断实体之间的关系。在公共数据集 DocRED 上的实验表明，GAIN 相对于之前的最先进技术获得了显著的性能提高（F1 值提高了 2.85 个点）且代码已经公开。

    Sep, 2020

  • 基于跨句推理图的文档级关系抽取

    本文提出了一种新颖的文档级关系抽取模型 GRACR，其中构建了一个简化的语义图来建模文档中的所有实体和句子信息，以及一个实体级图来探索长距离跨句子实体对的关系。经实验证明，在文档级别关系抽取任务上，该方法取得了优秀的性能，并且在提取跨句子实体对的潜在关系方面尤其有效。

    Mar, 2023