Sep, 2022

TERMinator：科学文本处理系统

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TL;DR本文介绍了一个包括两种任务的数据集，以及一个名为 TERMinator 的工具，用于从科技文本中提取实体和它们之间的语义关系，并研究语言模型对术语识别的影响和不同方法之间的比较。实验证明，预先训练在目标语言上的语言模型并不总是表现最好。此外，添加一些启发式方法可以提高特定任务的整体质量。
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发现论文，激发创造
  • 科学命名实体识别的分层 Transformer 模型

    使用 BERT 和 transformer 层的简单和有效的 Named Entity Recognition 方法在计算机科学和生物医学领域的三个基准数据集上优于当前最先进技术，无需外部资源或特定数据增强。

    Mar, 2022

  • 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

  • 高度技术领域的非监督术语提取

    本文介绍了一个商业知识发现平台的术语提取子系统，采用全面且无监督注释器来跨越高度技术领域。该注释器通过将子词分词的新颖形态信号与使用通用领域预训练句子编码器计算的术语和主题以及内部术语相似度度量相结合，提取术语。通过在大型未标记语料库上运行 UA 生成的训练数据进行变压器模型的微调或预训练，使得此设置能够提高预测性能，同时减少 CPU 和 GPU 的推理延迟。该注释器为所有未标注语料库提供了非常有竞争力的基线。

    Oct, 2022

  • 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

  • 构建生物医学物种提及关系提取语料库

    我们提出了一个手动注释的语料库，物种物种相互作用，用于在句子级别上从生物医学文本中提取物种之间有意义的二元关系，重点关注肠道微生物群落。该语料库利用 PubTator 对全文文章中的物种进行注释，并评估了不同的命名实体识别物种标记器。我们的第一批结果表明，使用 BERT 及其生物医学变体可以很好地提取物种之间的关系。

    Jun, 2023

  • 半监督神经标记的科学信息提取

    本文通过将问题建模为序列标注，并利用半监督学习方法和数据选择方案，提出了一个基于神经标注模型的关键短语提取和分类算法，该算法在 2017 年 SemEval 科学信息抽取任务中明显优于现有信息抽取方法。

    Aug, 2017

  • 针对网络安全概念的关系抽取框架

    本论文介绍了一种利用半监督自然语言处理和引导式算法从文本中提取安全实体与其关系的方法，并在小型语料库上进行测试，结果表明可以较高准确地实现此目的。

    Apr, 2015

  • TDMSci：一种用于科学文献实体标注的专业语料库，标注对象为任务、数据集和指标

    本文为了促进科学出版物摘要和知识发现的研究，提出了一个新的语料库，其中包含来自自然语言处理论文的 2000 个句子的任务、数据集和评估指标的领域专家标注。通过使用简单的数据增强策略，我们报告了 TDM 提取的实验结果，并将我们的标签器应用于 ACL 文集中约 30,000 篇 NLP 论文。

    Jan, 2021

  • 信息提取：在发展中国家超本地金融数据领域的应用

    本研究使用自然语言处理技术，旨在解决获取发展中国家公司财务数据的问题。通过构建专门针对发展中国家金融文本数据的数据集，我们采用基于 Transformer 的 T5 模型进行文本到文本的处理，同时进行命名实体识别和关系提取，达到 92.44% 的准确率、68.25% 的精确度和 54.20% 的召回率。同时，我们还使用 SpaCy 进行序列处理，包括预训练和微调模型的命名实体识别以及使用 SpaCy 的依赖解析器输出和一些启发式方法来确定实体关系，最终实现了 84.72% 的准确率、6.06% 的精确度和 5.57% 的召回率。

    Mar, 2024

  • 基于大型语言模型的半结构化网络文章的高吞吐量生物医学关系抽取

    利用大型语言模型的阅读理解能力和生物医学领域知识，开发了一个高通量的生物医学关系提取系统，将关系提取任务作为一个简单的二分类问题，通过外部语料库和世界知识进行判断，并从可靠医学网站中提取多种类型的生物医学关系。

    Dec, 2023