Aug, 2022

基于联合学习的生物医学文献因果关系抽取

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 中文医学文本中 BERT 联合实体和关系抽取的微调

    该研究提出了一种基于 BERT 语言模型和聚焦注意力机制的联合实体和关系抽取模型，通过动态范围注意机制，提高了共享参数层的特征表示能力，实验结果表明，该方法在冠状动脉造影文本上的名词实体识别和关系分类任务的 F1 得分分别达到 96.89% 和 88.51%，优于现有技术水平。

    Aug, 2019

  • 关系抽取在临床文档理解中的应用

    该文介绍了一种文本挖掘框架，利用 Named Entity Recognition 和 Relation Extraction 模型对医学文献和数字临床记录进行处理，取得优异的实验结果，并构建了一个生物医学知识图谱。系统使用 Spark NLP 库提供的生产级、可伸缩、硬件优化、可训练和可调整的 NLP 框架。

    Dec, 2021

  • 从生物医学文本中无需提及级别监督即可同时连接实体并提取关系

    提出一种无需实体级别监督的实体链接和关系抽取模型，避免了流水线方法中产生的级联错误，并在两个生物医学数据集上优于最先进的实体链接和关系抽取流水线，极大地提高了系统的总体召回率。

    Dec, 2019

  • OneRel: 一步完成联合实体和关系抽取的单模型方法

    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。

    Mar, 2022

  • 基于新的分解策略的实体和关系联合抽取

    本文提出了一种基于序列标注的分解策略，将联合实体和关系抽取任务划分为头实体抽取 (HR) 和尾实体及关系抽取 (TER) 两个子任务，这两个子任务进一步分解为多个序列标注问题以方便通过分层边界标签器和多跨度解码算法解决。实验表明，该方法在三个公共数据集上优于先前的工作，达到了 21.5% 的新最优 F1 分数。

    Sep, 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

  • CARE：用于联合实体和关系抽取的共同注意力网络

    我们提出了一种名为 CARE 的 Co-Attention 网络模型，可以实现联合实体和关系的抽取任务，通过学习各个子任务的独立表示以避免特征重叠，并通过双向交互来提升模型性能，实验结果表明我们的模型在三个基准数据集上表现优秀。

    Aug, 2023

  • 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

  • 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