May, 2019

神经度量学习用于快速端到端关系抽取

PDF
TL;DR本文提出了一种新颖的神经架构，利用表格结构和二维卷积技术进行本地依赖特征池化，从而改善了以往的最佳性能，在不需要全局优化的前提下实现了端对端关系提取任务（包括命名实体识别和关系抽取），相较于之前最好的结果提高了约 1％的 F1 分数，并且训练和测试时间快 7 至 10 倍。
relation extractionnamed entity recognitionend-to-end modelsneural architecture2d convolutions
发现论文，激发创造
  • 使用预训练语言模型的端到端命名实体识别和关系抽取

    本文提出了一种基于神经元的端到端模型来联合提取实体和它们的关系，该模型不依赖于外部自然语言处理工具，而是集成了大量的预训练语言模型， 在三个领域的五个数据集上，我们的模型可以与最先进的性能相提并论，有时甚至具有更高的性能。

    Dec, 2019

  • 使用卷积和记忆网络在维基百科表格上进行关系抽取

    本文探讨了如何将神经方法运用在表格数据上，以提取实体之间的关系，并介绍了一种在卷积神经网络 (CNN) 和双向长短记忆网络 (BiLSTM) 的基础上构建的新模型，通过实验结果和综合分析，表明该模型在关系提取方面表现出色，是未来进一步研究的一个方向和场景。

    Jul, 2023

  • BioNLP-OST 2019 中基于语言学的关系抽取和神经网络结构的嵌套命名实体识别

    本篇论文介绍了我们参加 BioNLP Shared Tasks 2019 后在 Named Entity Recognition 和 Relation Extraction 方面的方法，我们的方法可以概括应用于不同语言的文本，包括英语和西班牙语，其中我们使用了语言特征，混合损失，多任务目标和令牌级合成策略以提高 Named Entity Recognition 的性能，使用基于字典的模糊和语义搜索来执行实体标准化， 最后，我们的 Relation Extraction 系统使用带语言特征的 Support Vector Machine，并在相关任务上表现出色。

    Oct, 2019

  • 实体关系抽取的有效多任务交互：带有选择循环网络的统一框架

    提出一种新的联合框架，将实体关系抽取重新定义为统一的跨度抽取任务，利用选择递归网络作为共享编码器设计两种顺序信息传播策略来实现命名实体识别和关系抽取的交互作用，实现了 NER 和 RE 的相互利益。在 ACE05 和 SciERC 两个公共基准测试集上实验表明，我们的方法可以实现最先进的结果。

    Feb, 2022

  • 面向文档级关系抽取的全局 - 局部神经网络

    本文提出了一种新的模型对文档级别关系抽取进行建模，该模型能够对全局和局部的实体表示以及上下文关系表示进行编码并提供更好的实验结果。

    Sep, 2020

  • 关系抽取在临床文档理解中的应用

    该文介绍了一种文本挖掘框架，利用 Named Entity Recognition 和 Relation Extraction 模型对医学文献和数字临床记录进行处理，取得优异的实验结果，并构建了一个生物医学知识图谱。系统使用 Spark NLP 库提供的生产级、可伸缩、硬件优化、可训练和可调整的 NLP 框架。

    Dec, 2021

  • 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

  • 大语言模型时代下关系抽取的再审视

    本文探讨了利用 GPT-3 和 Flan-T5 等大型语言模型来进行关系提取（RE）的问题，通过将关系线性化生成目标字符串的方法进行了序列到序列的任务处理，通过人工评估的方式，在不同程度的监督下评估了它们在标准 RE 任务中的表现，发现通过 GPT-3 进行的少量提示与现有完全监督模型大致相当，而使用 Chain-of-Thought 风格的解释进一步监督和微调后，该模型产生了最优结果。

    May, 2023

  • MORE: 基于度量学习的开放领域关系抽取框架

    MORE 利用深度度量学习从标注数据中获取丰富的监督信号，并直接驱动神经模型学习语义关系表示，提高开放域关系抽取 OpenRE 的效率和性能。

    Jun, 2022

  • 基于双语词嵌入映射的神经跨语言关系抽取

    本文提出了基于双语词向量映射的方法，将一个好的源语言神经网络关系抽取模型直接应用于目标语言，从而实现了跨语言关系抽取模型的转移。实验证明该方法在多种目标语言中表现出较好的性能。

    Oct, 2019