Feb, 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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 循环交互网络联合抽取实体和分类关系

    采用多任务学习方法解决实体和关系联合提取问题，提出了一种称为循环交互网络的多任务学习模型，能够动态地学习交互来有效地模拟分类的任务特征，并在两个真实数据集上进行实证研究验证了该模型的优越性。

    May, 2020

  • 使用预训练语言模型的端到端命名实体识别和关系抽取

    本文提出了一种基于神经元的端到端模型来联合提取实体和它们的关系，该模型不依赖于外部自然语言处理工具，而是集成了大量的预训练语言模型， 在三个领域的五个数据集上，我们的模型可以与最先进的性能相提并论，有时甚至具有更高的性能。

    Dec, 2019

  • BioNLP-OST 2019 中基于语言学的关系抽取和神经网络结构的嵌套命名实体识别

    本篇论文介绍了我们参加 BioNLP Shared Tasks 2019 后在 Named Entity Recognition 和 Relation Extraction 方面的方法，我们的方法可以概括应用于不同语言的文本，包括英语和西班牙语，其中我们使用了语言特征，混合损失，多任务目标和令牌级合成策略以提高 Named Entity Recognition 的性能，使用基于字典的模糊和语义搜索来执行实体标准化， 最后，我们的 Relation Extraction 系统使用带语言特征的 Support Vector Machine，并在相关任务上表现出色。

    Oct, 2019

  • 神经度量学习用于快速端到端关系抽取

    本文提出了一种新颖的神经架构，利用表格结构和二维卷积技术进行本地依赖特征池化，从而改善了以往的最佳性能，在不需要全局优化的前提下实现了端对端关系提取任务（包括命名实体识别和关系抽取），相较于之前最好的结果提高了约 1％的 F1 分数，并且训练和测试时间快 7 至 10 倍。

    May, 2019

  • 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

  • 一种简单易行的实体和关系抽取方法

    本研究提出了一种简单的流水线方法来进行实体和关系抽取，并在标准基准测试中确立了新的最佳结果，通过对实体和关系进行不同的上下文表示，融合实体信息来提高性能，同时在全局上下文中引入信息以提高准确性。

    Oct, 2020

  • 多模态检索命名实体与关系提取

    本文提出了 MoRe 框架，使用多模态检索方法，结合文本和图像信息进行命名实体识别和关系抽取，并使用 Mixture of Experts 模块以获得最终决策。在实验中，MoRe 模型达到了四个多模态实体识别数据集和一个多模态关系抽取数据集的最佳性能，证明了结合文本和视觉提示在这些任务中对提高性能具有实际意义。

    Dec, 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

  • 基于序列标注的少样本关系抽取框架

    本篇论文提出基于序列标注联合提取方法的小样本关系抽取任务，利用少量标注数据解决领域中标注数据不足的问题，并将两种实际序列标注模型应用于这个框架达到了良好的效果。

    Aug, 2022

  • 关系抽取和分类的生成模型

    本文介绍了一个名为 GREC 的关系抽取和分类的生成模型，采用序列生成任务对关系进行建模，并探索了各种编码表示方法，提出了负采样和解码缩放技术，可实现一次性从句子中提取所有关系三元组，从而在三个基准关系抽取数据集上取得了最新的表现，虽然一次性处理比传统方法在效率上损失了一部分性能，但它更具计算效率。

    Feb, 2022