Feb, 2019

学习双重检索模块用于半监督关系抽取

PDF
TL;DR本文提出 DualRE，使用弱监督技术结合自我训练机制和多视图学习方法，在关系抽取任务中通过检索模块与原始关系预测模型的联合训练来提高模型的性能表现。实验结果表明，该方法有效地提高了模型的性能表现。
relation extractionweak supervisionself-trainingmulti-view learningdualre
发现论文，激发创造
  • 基于大语言模型的远程监督半自动文档级关系抽取数据增强

    通过集成大型语言模型和自然语言推理模块，我们提出一种自动标注方法来生成关系三元组，从而增强文档级关系数据集，我们通过介绍增强的数据集 DocGNRE 展示了我们方法的有效性，该方法在重新注释众多长尾关系类型方面表现出色，并且在推进广义语言语义理解方面提供了实际好处。

    Nov, 2023

  • 只需三句话：本地路径增强的文档关系提取

    该论文提出了一种简单而有效的文档级关系抽取方法，可结合 BiLSTM 使用少量证据句子识别给定实体对之间的关系，并在基准数据集上取得了优异的性能，甚至优于基于图神经网络的方法。

    Jun, 2021

  • 自适应焦点损失和知识蒸馏的文档级关系抽取

    本文提出了一个半监督框架，包含三个新组件，针对文档级关系抽取任务进行优化，通过轴向注意力模块学习实体对之间的相互依赖关系、自适应 focal loss 解决 DocRE 的类别不平衡问题，以及使用知识蒸馏方法克服人工标注数据与远程监督数据之间的差异。在两个 DocRE 数据集上的实验证明我们的模型表现超过了强基线模型，并且在 DocRED 排行榜上的 F1 分数和 Ign_F1 分数分别增加了 1.36 和 1.46 分。

    Mar, 2022

  • AutoRE：基于大型语言模型的文档级关系抽取

    通过引入 AutoRE 模型和 RHF (Relation-Head-Facts) 的新型 RE 提取范式，结合 QLoRA (Parameters Efficient Fine Tuning) 算法构建了一个易于扩展的 DocRE 框架，在 RE-DocRED 数据集上展现了最佳性能，超过 dev 和 test 集合上分别为 TAG 10.03% 和 9.03% 的最新结果。

    Mar, 2024

  • 跨模态检索和综合的多模式关系抽取

    本研究提出了一种多模态关系抽取方法，通过检索对象、句子和整个图像的文本和视觉证据，综合考虑了同一和不同模态之间的信息，从而比现有的方法更准确地识别语义关系并显著提高了效果。

    May, 2023

  • 利用远程监督与人工标注的双重监督框架进行关系提取

    本研究提出了一种双重监督框架，旨在有效利用人工标注数据和远程监督数据来训练关系抽取模型，以应对不同类型的监督数据。该模型采用两种不同的预测网络，分别用于预测人工标注和远程监督标签，并引入不一致性惩罚机制进行优化，实现了更高的抽取精度。

    Nov, 2020

  • 召回、检索与推理：迈向更好的上下文关系抽取

    通过提出一种召回 - 检索 - 推理关系抽取框架，将大型语言模型与检索语料库相结合，从而使语言模型能够在上下文中进行可靠的推理，以提高关系抽取的性能。

    Apr, 2024

  • 深度学习在关系抽取中的综合调查：最新进展与新前沿

    本研究综述了关系抽取领域深度学习技术的现状，涵盖资源、分类、挑战和未来方向等方面，有望促进研究者共同探索真实生活中关系抽取系统的挑战。

    Jun, 2023

  • 多模态检索命名实体与关系提取

    本文提出了 MoRe 框架，使用多模态检索方法，结合文本和图像信息进行命名实体识别和关系抽取，并使用 Mixture of Experts 模块以获得最终决策。在实验中，MoRe 模型达到了四个多模态实体识别数据集和一个多模态关系抽取数据集的最佳性能，证明了结合文本和视觉提示在这些任务中对提高性能具有实际意义。

    Dec, 2022

  • 从未标注的文本中学习关系原型以进行长尾关系提取

    本论文提出一种学习关系原型的通用方法来处理关系抽取中的长尾问题，并应用于基于共现图的嵌入学习来优化实体对与对应原型间的距离，并在两个数据集上进行了广泛实验以验证其有效性。

    Nov, 2020