本论文提出了一种名为 KECI（知识增强的集体推理）的新框架，结合外部知识进行实体和关系提取，在两个基准数据集 BioRelEx 和 ADE 中实现新的最先进结果，使用全局关系信息将提及跨度链接到实体，使用图卷积网络将全局关系信息集成到局部表示中。

May, 2021

本论文提出基于实体的文档上下文过滤来构建输入并基于跨路径实体关系注意力的交叉文档关系提取模型，与现有方法比较，在 CodRED 数据集上取得至少 10％ 的 F1 值的提升，从而展示其在跨文档关系提取中的有效性。

Oct, 2022

本文提出了一种名为 ConReader 的框架，用于通过 modeling implicit relations in legal contracts 的方式来更好地理解并改进 Contract Clause Extraction，在两个任务上取得了最新的 state-of-the-art 效果。

Oct, 2022

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

本文提出了一种新的跨领域关系抽取基准，并提供了元数据和多标签注释来帮助理解困难实例。作者通过在六个不同的文本领域上进行评估，评估了最先进的关系分类模型，发现跨领域关系抽取的困难性，为该方向的研究提供了新的数据集和启示。

Oct, 2022

本研究通过使用基于跨度的管道方法，在 ChemProt 数据集上获得了新的最先进的 E2ERE（端到端关系提取）性能，结果比先前的最佳结果提高了 $> 4％$，结果表明简单的细粒度标记化方案有助于跨度方法在 E2ERE 中表现优异，特别是对于处理复杂命名实体。

Apr, 2023

CDNEL 是一种跨领域神经实体链接框架，它通过学习不同领域知识库的联合表示空间来实现同时链接到通用领域知识库和特定领域知识库，其使用不同类型的数据集进行微调，从而得出不同的 CDNEL 模型变体。研究表明，使用 Zeshel 数据集中包括的四个领域进行评估时，这些变体实现了 9% 的平均精度提升。

Sep, 2022

本文提出了一种基于生成式框架的文档级实体提取方法，该方法能够高效地捕获跨多实体的相关信息，使用了一种名为 TopK Copy 的交叉注意力引导复制机制，实验结果表明此方法达到了科技论文数据集上的新的最优结果。

Sep, 2021

本文提出了一种名为 “密集连接十字织 Attention 网络” 的模型，它能够在实体对级别上完成逻辑推理，用于文档级别关系抽取，并达到当前领先的性能水平。

Mar, 2022

在法律领域中，元素提取作为自然语言处理的重要任务之一，从司法文件中提取法律要素有助于增强对法律案例的解释和分析能力，进而促进法律领域各个方面的下游应用。通过引入一个更全面、大规模的刑事法律要素提取数据集，本研究解决了现有数据集的限制问题，该数据集由 15831 个司法文件和 159 个标签组成，并通过专家设计的标签系统和注释准则进行构建。LEEC 数据集是目前为中国法律系统最广泛且专业的法律要素提取数据集，利用标注的数据，我们运用各种最先进的模型验证了 LEEC 在文档事件提取任务中的适用性。

Oct, 2023