ACLMar, 2022

自适应焦点损失和知识蒸馏的文档级关系抽取

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TL;DR本文提出了一个半监督框架，包含三个新组件，针对文档级关系抽取任务进行优化，通过轴向注意力模块学习实体对之间的相互依赖关系、自适应 focal loss 解决 DocRE 的类别不平衡问题，以及使用知识蒸馏方法克服人工标注数据与远程监督数据之间的差异。在两个 DocRE 数据集上的实验证明我们的模型表现超过了强基线模型，并且在 DocRED 排行榜上的 F1 分数和 Ign_F1 分数分别增加了 1.36 和 1.46 分。
document-levelrelation extractionsemi-supervised frameworkaxial attention moduleknowledge distillation
发现论文，激发创造
  • 基于大语言模型的远程监督半自动文档级关系抽取数据增强

    通过集成大型语言模型和自然语言推理模块，我们提出一种自动标注方法来生成关系三元组，从而增强文档级关系数据集，我们通过介绍增强的数据集 DocGNRE 展示了我们方法的有效性，该方法在重新注释众多长尾关系类型方面表现出色，并且在推进广义语言语义理解方面提供了实际好处。

    Nov, 2023

  • 使用句子重要性评估和聚焦进行文档级关系抽取

    提出了一种用于 DocRE 的 SIEF 框架，通过设计句子重要性评分和句子聚焦损失来鼓励 DocRE 模型专注于证据句子，以提高整体性能和鲁棒性。

    Apr, 2022

  • 文档级关系抽取综述（2016-2022）

    本文提供了对最近在文档级关系提取领域的发展的全面概述，并强调了它与句子级关系提取的不同应用。

    Sep, 2023

  • 具有关系相关增强的文档级关系提取

    我们提出了一种关系图方法，用于明确利用关系之间的相互依赖性，在文档级别关系抽取中考虑关系的相互关联，并通过关系图模型化关系之间的相关性，以及通过关系信息传播的关系相关矩阵的重要性。实验结果验证了我们的方法可以提高多关系抽取的性能，在文档级别关系抽取中考虑关系的相互关联的有效性。

    Oct, 2023

  • 面向文档级关系抽取的辨别性和鲁棒性融合

    本文针对文档级关系抽取问题，设计一种具有高区分性和鲁棒性的方法，包括有效的损失函数，熵最小化和有监督对比学习，新颖的负标签采样策略，并在新的数据情境下进行评估。实验结果表明，该方法在 DocRED 数据集，Re-DocRED 和提出的数据情境下取得了最新的最优结果。

    Apr, 2023

  • 基于知识的跨文档关系抽取

    我们提出了一种新颖方法 KXDocRE，在跨文档关系抽取中嵌入了实体的领域知识，相比基准方法具有三个主要优势：1）它将实体的领域知识与文档的文本结合起来；2）它通过生成解释性文本来解释实体之间的预测关系；3）它在性能上优于先前的方法。

    May, 2024

  • 照应辅助的文档级关系抽取

    我们提出了一种基于指代辅助的框架用于文档级关系抽取任务，实验结果表明我们的模型取得了最先进的性能。

    Oct, 2023

  • 通过迭代推理实现更好的文档级关系抽取

    本文提出了一种采用迭代推理的文档级关系抽取模型，包括一个基本模块和一个推理模块，推理模块引入了两个扩展交叉注意力单元，可以在关系推理过程中利用实体对的特征信息和之前的预测结果，通过对几乎无法预测的实体对进行处理以及引入对比学习等技术的二阶段训练策略，实现了对三个常用数据集的高效率解决方案。

    Nov, 2022

  • 实体知识注入增强文档级关系抽取

    本文提出了一种实体知识注入框架，以加强当前的文档级关系提取模型，并通过两个基准数据集的实验证实了我们扩展核链和融合知识图和文档表示的能力提高了文档级关系提取模型的一致性

    Jul, 2022

  • 基于关系相关性的文档级关系抽取

    本论文研究了文本级别关系抽取中的长尾问题和多标签问题，并通过引入关系的共现相关性，提出了一种关系嵌入模型来解决这些挑战，最终取得了优于基线模型的结果。

    Dec, 2022