AAAIMar, 2022

OneRel: 一步完成联合实体和关系抽取的单模型方法

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 关系三元组提取：一步到位

    本文提出了 DirectRel 模型，通过构建 “头实体→尾实体” 二分图的链接问题，直接在一步中提取所有的关系三元组，并在两个常用数据集上取得比现有技术更好的实验结果。

    May, 2022

  • REKnow：用于联合实体和关系提取的增强型知识

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    Jun, 2022

  • 联合实体识别和关系抽取作为多头选择问题

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    Apr, 2018

  • 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

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    本文提出了一种基于图神经网络和关系矩阵变换器的数据驱动关系提取新方法，不需要手工规则，能够完整考虑同一个上下文中的多个关系，并通过对 ACE05 数据集和 SemEval 2018 Task 7.2 等数据集的实验验证，证明该方法优于现有方法 1.12％到 2.55％不等。

    Jun, 2020

  • 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

  • 基于新的分解策略的实体和关系联合抽取

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    Sep, 2019

  • 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

  • 基于联合学习的生物医学文献因果关系抽取

    本文提出了一种基于联合学习模型的生物医学因果关系提取方法，将实体关系提取和实体功能检测结合起来，以提高因果关系提取的性能，并且在模型训练阶段，为不同的功能类型分配不同的权重，实验结果表明，与其他系统相比，我们的联合学习系统在 BEL 语句提取中取得了最先进的表现。

    Aug, 2022

  • 基于新颖标注方案的实体和关系联合抽取

    该研究提出了一种基于标记方案的端到端关系抽取模型，将实体和关系一起提取转化成一个标记问题并在公共数据集上实现了最佳结果。

    Jun, 2017