Apr, 2019

OPIEC：一个开放的信息提取语料库

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TL;DR本文释放、描述和分析了一个名为 OPIEC 的 OIE 语料库，其中包含超过 340M 个三元组，是目前公开可用的最大的 OIE 语料库。我们发现，在 OPIEC 中存在的大多数实体之间的事实在 DBpedia 和 / 或 YAGO 中找不到。此外，OIE open relations 通常高度多义性。我们相信 OPIEC 语料库是未来自动知识库构建研究的有价值的资源。
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发现论文，激发创造
  • 科学文本中的开放信息抽取：一个评估

    该论文使用众包方法评估两种最先进的开放信息抽取系统在 10 个不同学科的科学文本上的性能，发现 OIE 系统在科学文本上的表现明显劣于百科全书文本，在提供错误分析并建议减少错误的领域的同时，提出了一个句子和判断的语料库。

    Feb, 2018

  • 开放信息提取仍然适用规则

    本研究提出了一种创新的 APRCOIE 模型，专门用于处理中文文本，通过自动生成抽取模式，可以处理各种复杂多样的中文语法现象，与现有的中文 OIE 模型相比，APRCOIE 表现更好并显著扩展了 OIE 性能的界限。

    Mar, 2024

  • 越南开放信息提取

    本研究提出了一种基于从句分析方法的越南语开放信息提取系统，实验结果表明，该系统的精确度达到了 83.71％。

    Jan, 2018

  • 开放信息提取

    本文概述了两代 Open IE 系统，包括其优点、弱点和应用范围。第二代系统在深度语言学分析下，通过动词短语或从句提取最常见的关系类型，并获得比第一代系统更高的性能。

    Jul, 2016

  • 分析开放信息抽取系统的误差

    本文介绍了针对开放信息抽取系统的基准测试，并进行了四种常见 OIE 系统的性能比较和错误类别影响分析，并提出了下一代 OIE 系统的重要研究方向。

    Jul, 2017

  • LSOIE：一个用于监督式开放式信息抽取的大规模数据集

    本文介绍了一项新的 Open Information Extraction (OIE) 数据集转换 QA-SRL 2.0 数据集生成 LSOIE 数据集，其规模是目前已有人工标注 OIE 数据集的 20 倍，并使用该数据集构建和评估了多个基准 OIE 模型，提供了未来改进该任务的基准。

    Jan, 2021

  • 神经开放信息抽取综述：当前状态与未来方向

    这篇文章针对开放信息抽取 (OpenIE) 进行了广泛的综述，其中包括最先进的神经网络 OpenIE 模型、它们的设计决策及其优缺点，以及当前解决方案的局限性和 OpenIE 问题本身存在的问题。最后，我们列出了能够扩展其范围和适用性的最新趋势，为 OpenIE 领域的未来研究开辟了有前途的方向。

    May, 2022

  • 利用语言增强的嵌入技术进行开放信息抽取

    自然语言处理中的开放信息提取（OIE）通过引入预训练语言模型和语言特征，通过 Seq2Seq 预训练语言模型提升 OIE 架构性能，并在性能评估中获得了 24.9%、27.3% 和 14.9% 的改进。此外，还介绍了其他挑战，如利用语义依赖解析标签减少计算开销、创建干净的合成数据集以及探究 OIE 行为在结构化预测模型中的表现。

    Mar, 2024

  • WebIE: 在网络上进行忠实和稳健的信息提取

    本文提出了 WebIE 数据集，其中包括 1.6M 个句子及其详细注释。基于此数据集，我们评估了基于生成模型的信息提取模型的跨域和跨语言性能，并提出了三种训练策略。我们的实验表明，实体链接方式得到明显提高。

    May, 2023

  • 2007 年至 2022 年的开放式信息抽取 -- 综述

    本文系统综述了 2007 年至 2022 年间的开放信息提取技术，提出了基于信息来源的新分类方法，并总结了三种主要方法、当前流行的数据集和模型评估指标，展示了数据集、信息来源、输出形式、方法和评估指标等方面的未来发展方向。

    Aug, 2022