Mar, 2022

数据增强改善波斯语关系抽取模型

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TL;DR本文介绍了我们对波斯语 RELATION EXTRACTION 数据集的预处理和增强，以及在 NSURL 2021 研讨会上参加的波斯语关系抽取共享任务中，基于 ParsBERT 和多语言 BERT 的两种模型在增强的 PERLEX 数据集上的关系提取结果和发现。我们的最佳模型在比赛的测试阶段取得了 64.67％的 Macro-F1 得分，在 PERLEX 测试集上表现更好，达到了 83.68％的 Macro-F1 得分。
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发现论文，激发创造
  • 基于语义增强机制的关系抽取模型

    通过结合语义增强机制，本论文提出的 CasAug 模型能够解决关系抽取中的三元组重叠问题，提高关系抽取效果，并能更好地处理重叠问题和提取多个关系。

    Nov, 2023

  • RELX 数据集与跨语言关系分类中的多语言空白匹配

    通过基于多语言 BERT 的基准模型和新的多语言预训练方式，结合远程监督数据，建立两种跨语言关系分类模型，以建立知识库和为问答提供有用信息。研究引入了名为 RELX 的英语、法语、德语、西班牙语和土耳其语的跨语言关系分类基准数据集以及通过远程监督从维基百科和维基数据收集的包含数百万个句子关系的 RELX-Distant 数据集。

    Oct, 2020

  • 机器翻译用于生成命名实体数据集的潜力探索：波斯语和英语之间的案例研究

    通过将机器翻译应用于英语数据集，本研究聚焦于生成波斯语命名实体数据集。通过实验评估，最高的 F1 分数是 CoNLL 2003 数据集的 85.11％。本研究的结果强调了机器翻译在为低资源语言（如波斯语）创建高质量的命名实体识别数据集方面的潜力，并提供了有关机器翻译在此任务中有效性的见解。此外，此方法可用于增强低资源语言中的数据或创建嘈杂数据以使命名实体系统更加稳健并改进它们。

    Feb, 2023

  • 使用 Transformers 评估波斯语 - 英语机器翻译数据集

    本研究基于最受欢迎和有价值的平行语料库，将两种最先进的基于注意力的 seq2seq 模型应用于波斯语 - 英语机器翻译任务，旨在为研究人员提供标准基准，以评估其翻译结果。

    Feb, 2023

  • DeepSentiPers：基于增强波斯语情感语料库训练的新型深度学习模型

    本文旨在提出两种深度学习架构以及数据增强技术来分类波斯语句子的多分类和二分类情感，实验结果表明我们提出的方法可以成功地解决此问题。

    Apr, 2020

  • 使用跨语言投影进行多语言开放式关系抽取

    本研究提出了一种跨语言标注投影方法，用于无需依赖单一语言学工具的开放域关系提取系统，同时发布了来自维基百科中 61 种语言的手动注释和提取的关系。

    Mar, 2015

  • NLU-STR 在 SemEval-2024 任务 1 中的应用：基于生成的增强和基于编码器的评分方法用于语义文本相关性

    该篇研究论文通过使用 BERT 模型进行有监督和无监督的学习方法，在 SemRel-2024 任务中取得了显著的结果，包括在 MSA 中获得了 0.49 的 Spearman 相关系数的第一名，以及在摩洛哥语和阿尔及利亚语中分别获得了 0.83 和 0.53 的高分。

    May, 2024

  • MixRED：一种混合语境关系抽取数据集

    研究论文介绍了在混合语言场景中进行关系抽取的新任务 MixRE，并构建了混合语言数据集 MixRED，评估了现有的有监督模型和大型语言模型对于这一新任务的表现，并揭示了影响模型性能的因素以及提高模型性能的有望方向。

    Mar, 2024

  • HULAT 参加 SemEval-2023 任务 9：基于数据增强的预训练 Transformer 在多语言推特亲密度分析中的应用

    该研究讨论了使用数据增强技术 fine-tune 最流行的 Transformer 模型来参加 SemEval-2023 任务 9，多语言推文的亲密度分析。研究结果表明，我们的系统在多种语言中有良好表现，尤其是葡萄牙语、英语和荷兰语。

    Feb, 2023

  • 使用关系抽取技术增强面向任务的对话系统

    本论文提出了一种在对话系统中探讨关系抽取的有效方式，并在三个领域的数据集上进行了实验验证，该方法有效地扩展了对话系统的能力，并且简化注释方案可以通过使用关系注释的表达能力，减少词槽数量同时仍然捕获用户的意图。

    Oct, 2022