Oct, 2022

CEntRE: 用于企业之间关系抽取的中文段落级数据集

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TL;DR该研究旨在从非结构化或半结构化文本数据中检测企业实体对并识别它们之间的业务关系，并介绍了一个名为 CEntRE 的新数据集，它由公开的商业新闻数据构建而成，并通过人工标注和智能数据处理进行了精心处理。基于 CEntRE 数据集的六种模型的广泛实验表明了我们提出的数据集的挑战。
发现论文，激发创造
  • CREER：用于关系抽取和实体识别的大规模语料库

    本文介绍了 CREER 数据集的设计和使用，该数据集注释了丰富的英语语法和语义属性，使用 Stanford CoreNLP Annotator 从维基百科明文中捕获语言结构，并遵循广泛使用的语言和语义注释，可以用于大多数自然语言处理任务以及数据集的扩展。这个大型监督式数据集可作为未来改进 NLP 任务性能的基础，并通过链接公开发布。

    Apr, 2022

  • 中文文学文本的语篇级别命名实体识别和关系抽取数据集

    本文构建了一个基于语篇水平的汉语文学语料库，提出两种标记方法来解决数据不一致性的问题，并介绍了几种常用模型进行实验，研究结果不仅展示了该数据集的可用性，而且为进一步的研究提供了基线。

    Nov, 2017

  • 基于深度学习模型的上下文关系抽取的比较分析

    使用深度学习技术来从多个句子的语境中识别适当的语义关系，以解决现有机器学习模型难以从复杂句子中提取关系的问题。本文探讨了用于关系提取的各种深度学习模型的分析。

    Sep, 2023

  • 深度学习在关系抽取中的综合调查：最新进展与新前沿

    本研究综述了关系抽取领域深度学习技术的现状，涵盖资源、分类、挑战和未来方向等方面，有望促进研究者共同探索真实生活中关系抽取系统的挑战。

    Jun, 2023

  • DocRED：大规模文档级关系抽取数据集

    本文介绍 DocRED 数据集，该数据集为文档级别中关系抽取 (Relation Extraction) 提供了一个新的方法，并提供了大规模的远程监督数据，以满足超级 / 弱监督训练需求。同时我们实验了目前最先进的方法，结果表明文档级别中关系抽取仍需要进一步的研究。

    Jun, 2019

  • 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

  • 关系抽取：综述

    本文介绍了关系抽取（RE）的若干重要的监督、半监督和无监督技术，以及开放信息抽取（OIE）和远程监督的范例，最后描述了近期 RE 技术和未来研究方向。这篇综述对于领域的新手、研究人员和实践者都有用。

    Dec, 2017

  • 利用上下文相关关系嵌入进行关系提取 (CRE)

    本文提出了一个创新的关系抽取任务的体系结构，其将语义信息与知识库建模相结合。该模型通过将句子编码为上下文关联嵌入来进行关系抽取，并结合参数化实体嵌入来评分关系实例。该 CRE 模型在来自纽约时报注释语料库和 FreeBase 的数据集上实现了最新的表现。

    Nov, 2020

  • REFinD：金融关系抽取数据集

    本文提出 REFinD 数据集，该数据集为金融文档中的大规模关系注释数据集，可用于信息检索、语义搜索、问题回答和文本蕴含等任务，同时对各种最先进的深度学习模型进行实证评估并强调数据集带来的挑战。

    May, 2023

  • 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