ACLJul, 2021

UniRE: 实体关系抽取的统一标签空间

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TL;DR本文提出一种新型联合实体关系抽取模型，它将实体检测和关系分类合并到一个标签空间中，使用一个统一的分类器预测每个单元格的标签，并提出了一种有效的近似解码器，实验表明该模型在三个基准测试中取得了与最佳抽取器相当的准确率，并且速度更快。
joint entity relation extraction modelsentity detectionrelation classificationunified classifierapproximate decoder
发现论文，激发创造
  • UniRel: 联合关系三元组抽取的统一表示与交互

    本文介绍了 UniRel，一种在两种常见的关系三元组提取数据集上表现更出色和计算效率更高的方法，该方法主要使用 Interaction Map 和 Transformer Block 在自然语言序列中联合编码实体和关系的表示。

    Nov, 2022

  • 一个统一的正 - 无标签学习框架，用于具有不同水平标记的文档级关系提取

    本文首次使用正样本 - 未标记（PU）学习在文档级别关系抽取任务上，并提出了一种统一的 PU 框架 - Shift and Squared Ranking Loss Positive-Unlabeled（SSR-PU）学习。本方法考虑了数据集标记数据可能导致未标记数据的先验偏移问题，并使用了自适应阈值和平方排名损失，实验表明我们的方法相对于之前的基线在不完全标记的情况下提高了约 14 个 F1 分数，并且在完全监督和极端未标记设置下性能优于现有的方法。

    Oct, 2022

  • 从统一到语言特定训练的多语言实体和关系提取

    本文提出了一种基于多语言训练的实体和关系抽取框架 (mERE)，使用两阶段多语言训练方法和多语言实体、关系抽取联合模型，通过语言通用聚合器 (LA) 和语言特定切换器 (LS) 分别缓解语言干扰并提高关系三元组的抽取效果，实验结果表明该方法优于单语言和多语言基线模型。

    Jan, 2023

  • UniVIE：一种基于统一标签空间的表单式文档图像信息提取方法

    现有的视觉信息提取方法通常将从表单样式文档中提取信息的过程分解为不同的子任务，我们提出了一种新的视角，将其重新定义为关系预测问题，并统一了不同任务的标签，以解决表单文档中的层次关系。我们提出的统一模型 UniVIE 通过构建树提案和关系解码模块来全面解决视觉信息提取问题，通过引入树注意力掩码和树级别嵌入来增强关系预测能力。在我们的数据集 HierForms 和公开数据集 SIBR 上进行的广泛实验评估证明了我们方法达到了最先进的结果，突显了我们统一方法在推进视觉信息提取领域的有效性和潜力。

    Jan, 2024

  • 基于语义分割的文档级关系抽取

    本研究提出基于 Entity-level Relation Matrix 与 U-shaped Network 的 Document-level Relation Extraction 模型，通过结合上下文信息以及全局关系，实现了在 DocRED，CDR 和 GDA 三个基准数据集上的最优性能。

    Jun, 2021

  • 通用模式的潜在关系表示

    通过使用通用模式和矩阵因式分解模型，同时处理文本和现有结构化数据库中的关系，以实现更精确的关系抽取。

    Jan, 2013

  • HiURE: 分层范例对比学习用于无监督关系抽取

    提出了一种名为 HiURE 的对比学习框架，它能够利用交叉层次注意力从关系特征空间中得出层次信号，并在基于实例的对比学习下有效地优化句子的关系表示，从而在无监督关系提取中表现出先进的效果和鲁棒性。

    May, 2022

  • REKnow：用于联合实体和关系提取的增强型知识

    本研究提出了一种知识增强的生成模型，能够前所未有地利用知识图谱来解决关系抽取问题中的歧义，显著提高了在多个基准测试和设置下的性能表现。

    Jun, 2022

  • 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

  • UniEX: 基于跨度提取视角的统一信息抽取的有效高效框架

    提出新的泛信息提取范式 UniEX，可适用于多种信息提取任务，利用自编码语言模型学习通用知识，并通过自设计的 traffine attention 机制在 14 项基准测试数据集上取得了领先的结果。

    May, 2023