EMNLPOct, 2022

最近邻关系抽取：拯救隐式和长尾情况

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TL;DR介绍一种使用 $k$ 最近邻进行增强的关系提取方法 $k$NN-RE，可以在测试时间通过最近邻搜索查阅训练关系，并提供了一种简单却有效的方法来解决由于语言复杂性和数据稀疏性引起的隐式表达和长尾关系类型的两个问题，并且观察到 $k$NN-RE 是利用远程监督（DS）数据进行 RE 的有效方法。在 ACE05、SciERC 和 Wiki80 等多种受控制的 RE 数据集上，提出的 $k$NN-RE 取得了最高水平的性能，并在允许使用 DS 的情况下在 i2b2 和 Wiki80 数据集上优于迄今为止最好的模型。
发现论文，激发创造
  • 基于向量化词汇 - 句法模式的金融文件关系抽取的最近邻搜索

    通过密集向量的近邻搜索，我们介绍了一种简单的方法，在测试时间通过训练关系来解决隐含表达和长尾关系类的问题，此方法在 REFinD 上实现了最先进的性能。

    Oct, 2023

  • 自然语言推理提升远程监督关系抽取

    本文提出了一种新的 DSRE-NLI 框架，该框架利用现有知识库的远程监督和预训练语言模型的间接监督，通过半自动关系语言表达机制为间接监督提供能量，进而巩固远程注释以便于多分类 RE 模型，并通过数据整合策略实现训练数据的质量提高，大量实验证明该框架显著提高了远程监督 RE 基准数据集的性能（高达 7.73％的 F1）

    Jul, 2022

  • 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

  • 从未标注的文本中学习关系原型以进行长尾关系提取

    本论文提出一种学习关系原型的通用方法来处理关系抽取中的长尾问题，并应用于基于共现图的嵌入学习来优化实体对与对应原型间的距离，并在两个数据集上进行了广泛实验以验证其有效性。

    Nov, 2020

  • 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 BERT 和侧边信息进行远程监督神经关系提取

    使用 Bert 嵌入简化句子编码来提升知识库辅助的关系抽取模型，可以在谷歌远程监督和 Riedel 数据集上优于传统方法，尤其是 P@N 结果表明 BERT 作为句子编码的使用可以优化结果。

    Apr, 2020

  • 远程监督关系抽取综述：以去噪和预训练方法为重点

    关系抽取（RE）是自然语言处理的基础任务，本文综述了四个阶段的 RE 方法，包括模式匹配、统计、神经网络和大型语言模型，并着重介绍了现代 RE 方法的远程监控和去噪预训练方法。

    Jul, 2022

  • AutoRE：基于大型语言模型的文档级关系抽取

    通过引入 AutoRE 模型和 RHF (Relation-Head-Facts) 的新型 RE 提取范式，结合 QLoRA (Parameters Efficient Fine Tuning) 算法构建了一个易于扩展的 DocRE 框架，在 RE-DocRED 数据集上展现了最佳性能，超过 dev 和 test 集合上分别为 TAG 10.03% 和 9.03% 的最新结果。

    Mar, 2024

  • 基于深度神经网络的关系抽取综述

    该研究论文介绍了知识在自然语言处理中的重要性，并综述了基于深度神经网络的关系抽取技术，包括有监督和远程监督方法。此外，还讨论了该技术的一些新方法和未来研究方向。

    Jan, 2021

  • 把握要点：为零 shot 关系抽取量身定制大型语言模型

    通过使用语言模型生成初始种子实例并结合反馈进行改进，在关系抽取任务中实现零样本学习，取得了较基准方法更好的性能。

    Feb, 2024