Apr, 2020

MZET: 带记忆增强的零样本细粒度命名实体类型判定

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TL;DR本文提出了一种新的记忆增强 FNET 模型，名为 MZET，以零样本学习的方式解决新出现的实体类型问题，在字符级、词级和上下文级信息中学习实体表述，并将语义含义和层次结构纳入实体类型表述中，通过内存组件将知识从已见实体类型传递到零样本中，并在三个公共数据集上表现出优越的性能，技术水平超过 FNET 神经网络模型，Micro-F1 和 Macro-F1 得分最高可达 7%。
named entity typingmemory augmented fnet modelzero-shot learningsemantic meaninghierarchical structure
发现论文，激发创造
  • 为实现精细化实体类型标注而进行的本体增强

    OnEFET 是一种无需人工注释的高质量细粒度实体类型方法，通过对本体结构进行信息扩充，并利用训练样本扩充和话题信息的粗到细的分层方法，超越现有的零样本方法，赶上有监督方法。

    Oct, 2023

  • 基于精细表示的远程监督数据细粒度命名实体识别

    本文提出了一种基于图卷积网络的方法，通过关注语料库级别的上下文提示来提炼含噪声的命名实体类型，实验证明该方法相对于现有研究提高了 10.2％和 8.3％的总体宏 / 微 F1 得分。

    Apr, 2020

  • OntoType：本体指导的零样本细粒度实体类型识别，在预训练语言模型弱监督下

    本文提出了一种本体导向的零样本方法 OntoType，使用多个预训练的语言模型和头部单词生成一组类型候选，并使用一个自然语言推理模型在本地上下文中对其进行分类，其表现优于其他零样本细粒度实体类型方法，同时实验还表明，对现有本体结构进行细化处理将进一步提高实体类型的细化。

    May, 2023

  • 零样本开放实体类型识别作为类型兼容接地

    本文提出了一种无监督的零样本实体类型的方法，该方法可以弹性地识别新定义的类型，并利用 FREEBASE 的布尔函数进行自我推理。我们在包括生物领域的各种数据集上评估了该系统，并证明了它在超出领域的数据集上优于监督学习方法与其他零样本细粒度关键词方法。

    Jul, 2019

  • 自动标签解释与实例生成的少样本细粒度实体类型划分

    本文提出了一个新的架构，包括两个模块：（1）实体类型标签解释模块，自动学习将类型标签与词汇表相关联的方法，（2）基于类型的上下文实例生成器，根据给定实例生成新实例，以扩大训练集以获得更好的泛化能力。在三个基准数据集上，该模型的性能明显高于现有方法。

    Jun, 2022

  • 使用 TypeNet 进行更细粒度的实体类型划分

    介绍了 TypeNet 数据集，该数据集由 1941 个类型组成，通过人工注释从 1081 个 Freebase 类型映射到 WordNet。本文还探讨了几种与先进系统可比的模型，以及在标准提及类型损失的基础上结合层次结构损失的技术，是未来研究的第一步。

    Nov, 2017

  • 从超细到精细：微调超细实体类型模型至细粒度

    通过使用超细粒度实体类型数据训练一个具有极广泛类型覆盖的实体类型模型，然后在新设计的细粒度实体类型模式下，通过少量手动标注的样本对先前训练的模型进行微调，我们提出了一种新的方法，能够避免在新类型架构时创建远距离标记数据的需求，并在低样本学习设置下实现出色的细粒度实体类型识别性能。

    Dec, 2023

  • 通过自然语言推理的间接监督进行超细实体类型标注

    LITE is a natural language inference-based approach for ultra-fine entity typing, addressing the data scarcity issue and achieving state-of-the-art performance and strong generalizability.

    Feb, 2022

  • 面向细粒度实体类型划分的类型丰富的分层对比策略

    该论文提出了一种类型丰富的层次对比策略用于细粒度实体类型，使模型直接区分不同层次的类型差异并提高了区分多粒度相似类型的能力。在 BBN、OntoNotes 和 FIGER 三个基准上的实验结果表明，该方法通过有效地建模类型差异在 FET 上实现了显著的性能提升。

    Aug, 2022

  • 利用来自掩蔽语言模型的弱监督进行超细实体类型识别

    本文提出了使用 BERT 遮盖语言模型 (Masked Language Model) 获得超细粒度实体类型的训练数据，并构建一个输入使其产生预测上下文相关的超类词表中的概念，其可用作类型标签。在实验结果中表明，通过这些自动生成的标签，超细粒度实体类型模型的性能大大提高。同时，我们还展示了这种方法可以用于改进传统的细粒度实体类型。

    Jun, 2021