Nov, 2020

基于集合预测网络的实体和关系联合抽取

PDF
TL;DR本文提出一种用于实体抽取和关系提取的直接集合预测方法，通过应用 transformers 和非自回归并行解码的网络，以及基于二分图匹配的基于集合的损失函数，能更好地完成实体抽取和关系提取任务。
entity extractionrelation extractionseq2seqtransformerset prediction
发现论文，激发创造
  • 联合实体识别和关系抽取作为多头选择问题

    该研究提出了一种基于神经网络的联合模型，能够同时执行实体识别和关系抽取任务，而无需人工提取特征或使用任何外部工具，并在包括新闻、生物医学和房地产等不同语境下进行了实验，而且表现优异。

    Apr, 2018

  • 联合实体和关系抽取的有效级联双解码器模型

    本文提出了一种有效的两级解码器方法来从文本中提取重叠的关系三元组，该方法通过具有可训练嵌入的关系相关实体解码器和特定于文本语义的关系解码器来解决重叠三元组问题，并在两个公共数据集上取得了优异的性能。

    Jun, 2021

  • 在神经关系抽取中引入关系路径

    本文提出了一种基于推理链和神经网络模型的远程监督关系抽取方法，能够更好地利用包含目标实体之一的句子，并在真实数据集上取得显著的抽取性能提升。

    Sep, 2016

  • OneRel: 一步完成联合实体和关系抽取的单模型方法

    本文提出了一种名为 OneRel 的新型关系抽取模型，将抽取任务视为细粒度的三元组分类问题，在两个常用数据集上的实验结果表明，该方法优于现有基线模型，并在各种重叠模式和多个三元组的复杂场景中持续性能提高。

    Mar, 2022

  • 将关系约束与神经关系提取器集成

    本文提出了一种新的关系提取框架，引入了一个新的损失函数 ConstraintLoss，用于融合关系限制与神经网络，从而提高神经网络的学习效果，实验结果显示该方法比当前流行的 NRE 模型表现更好。

    Nov, 2019

  • 联合实体和关系提取的编码器 - 解码器架构有效建模

    本文提出了两种使用编码器 - 解码器结构的方法来共同提取关系元组和实体，其中第一种方法采用关系元组表示方案，使解码器能够像机器翻译模型一样逐个单词生成，并仍然找到具有不同长度和重叠实体的所有元组，而第二种方法采用指针网络解码方法，每个时间步长生成整个元组。实验结果表明，本文提出的方法优于先前的工作，并实现了显着更高的 F1 分数。

    Nov, 2019

  • 基于新的分解策略的实体和关系联合抽取

    本文提出了一种基于序列标注的分解策略，将联合实体和关系抽取任务划分为头实体抽取 (HR) 和尾实体及关系抽取 (TER) 两个子任务，这两个子任务进一步分解为多个序列标注问题以方便通过分层边界标签器和多跨度解码算法解决。实验表明，该方法在三个公共数据集上优于先前的工作，达到了 21.5% 的新最优 F1 分数。

    Sep, 2019

  • 基于相似度的增强记忆联合实体和关系抽取

    本文介绍了一种多任务学习框架，其中任务之间存在双向记忆依赖，并能更准确地进行文档级别的实体和关系抽取，实证研究表明该方法优于现有方法，并在 BioCreative V CDR 语料库上取得了最新成果。

    Jul, 2023

  • 一种用于嵌套命名实体识别的序列到集合网络

    提出了一种用于嵌套命名实体识别的序列到集合神经网络，并利用二分匹配的损失函数计算整体训练损失，实验结果表明该模型在三个嵌套命名实体识别数据集上取得了最先进的结果。

    May, 2021

  • 基于查询的实例区分网络用于关系三元组抽取

    我们提出了一种基于查询的方法，用于构建关系三元组的实例级表示，然后通过对比学习，实现了关系三元组实例级表示的学习和全局信息连接，最终在五个广泛使用的基准测试中达到了最先进的水平。

    Nov, 2022