Sep, 2019

从表格实体对中利用二跳远程监督的关系抽取

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TL;DR本文提出了一种新的关系抽取策略 ——2-hop DS，结合多层感知器和整合 1-hop DS 和 2-hop DS 提高了远程监督下的关系抽取效果。
distant supervisionrelation extraction1-hop ds2-hop dsneural method
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于单词和实体级别注意力机制的远程监督下关系抽取技术的改进

    本论文介绍了两种新的用于远程监督下关系抽取的单词注意模型，同时提出了一种组合模型，并在多个真实数据集上进行了广泛的实验来证明这些方法的有效性。

    Apr, 2018

  • 远程监督关系提取数据集：实现准确和一致的评估

    本文使用深度神经网络进行了遥感监督关系提取，通过建立新的人工标注测试数据集 NYT-H，对遥感监督法进行了更为准确和一致的评估，并发现与使用 DS 标注测试数据的对比系统的排名列表有所不同，说明人工标注数据对于遥感监督关系提取的评估是必要的。

    Oct, 2020

  • 远程监督数据中的假阳性和交叉关系信号

    本文探讨了远程监督关系提取中数据质量的两个问题以及如何使用 CrowdTruth 度量来改善；同时，使用 CrowdTruth 改善了关系分类模型的训练数据。

    Nov, 2017

  • 通过 BERT 基于标签和实例嵌入来提高远程监督关系抽取

    提出 REDSandT (一种使用远程监督和转换器的关系抽取方法)，通过利用 BERT 的预训练模型和标签与实体之间的关系，以高度信息的实例和标签嵌入来捕获更广泛的关系，并通过标签嵌入作为注意机制以进一步减少噪声，最终通过将关系和实例嵌入连接来表示句子，实现其对具有更高置信度的更广泛关系的捕获。

    Feb, 2021

  • 深度强化学习下的强健远程监督关系抽取

    研究利用深度强化学习策略生成假阳性指标解决远程监督产生的噪声，进而将它们分配为负面样本以解决误报问题，实验表明该方法显著提高了远程监督方法的性能。

    May, 2018

  • 自然语言推理提升远程监督关系抽取

    本文提出了一种新的 DSRE-NLI 框架，该框架利用现有知识库的远程监督和预训练语言模型的间接监督，通过半自动关系语言表达机制为间接监督提供能量，进而巩固远程注释以便于多分类 RE 模型，并通过数据整合策略实现训练数据的质量提高，大量实验证明该框架显著提高了远程监督 RE 基准数据集的性能（高达 7.73％的 F1）

    Jul, 2022

  • 使用 BERT 和侧边信息进行远程监督神经关系提取

    使用 Bert 嵌入简化句子编码来提升知识库辅助的关系抽取模型，可以在谷歌远程监督和 Riedel 数据集上优于传统方法，尤其是 P@N 结果表明 BERT 作为句子编码的使用可以优化结果。

    Apr, 2020

  • 使用问答对进行关系抽取的间接监督

    本篇论文介绍了一种基于 QA 数据集的间接标注来降低 DS 数据产生噪声的新方法 ReQuest，并使用学习到的嵌入估计测试关系提及的类型。实验结果在两个公共关系提取数据集上相结合以 TREC QA 数据集，F1 得分平均提高了 11％。

    Oct, 2017

  • 远程监督关系抽取综述：以去噪和预训练方法为重点

    关系抽取（RE）是自然语言处理的基础任务，本文综述了四个阶段的 RE 方法，包括模式匹配、统计、神经网络和大型语言模型，并着重介绍了现代 RE 方法的远程监控和去噪预训练方法。

    Jul, 2022