EMNLPNov, 2022

通过迭代推理实现更好的文档级关系抽取

PDF
TL;DR本文提出了一种采用迭代推理的文档级关系抽取模型，包括一个基本模块和一个推理模块，推理模块引入了两个扩展交叉注意力单元，可以在关系推理过程中利用实体对的特征信息和之前的预测结果，通过对几乎无法预测的实体对进行处理以及引入对比学习等技术的二阶段训练策略，实现了对三个常用数据集的高效率解决方案。
relation extractiondocument-leveliterative inferenceextended cross attentioncontrastive learning
发现论文，激发创造
  • 以实体为中心的跨文档关系抽取

    本论文提出基于实体的文档上下文过滤来构建输入并基于跨路径实体关系注意力的交叉文档关系提取模型，与现有方法比较，在 CodRED 数据集上取得至少 10％ 的 F1 值的提升，从而展示其在跨文档关系提取中的有效性。

    Oct, 2022

  • 具有关系相关增强的文档级关系提取

    我们提出了一种关系图方法，用于明确利用关系之间的相互依赖性，在文档级别关系抽取中考虑关系的相互关联，并通过关系图模型化关系之间的相关性，以及通过关系信息传播的关系相关矩阵的重要性。实验结果验证了我们的方法可以提高多关系抽取的性能，在文档级别关系抽取中考虑关系的相互关联的有效性。

    Oct, 2023

  • 自适应焦点损失和知识蒸馏的文档级关系抽取

    本文提出了一个半监督框架，包含三个新组件，针对文档级关系抽取任务进行优化，通过轴向注意力模块学习实体对之间的相互依赖关系、自适应 focal loss 解决 DocRE 的类别不平衡问题，以及使用知识蒸馏方法克服人工标注数据与远程监督数据之间的差异。在两个 DocRE 数据集上的实验证明我们的模型表现超过了强基线模型，并且在 DocRED 排行榜上的 F1 分数和 Ign_F1 分数分别增加了 1.36 和 1.46 分。

    Mar, 2022

  • 实体知识注入增强文档级关系抽取

    本文提出了一种实体知识注入框架，以加强当前的文档级关系提取模型，并通过两个基准数据集的实验证实了我们扩展核链和融合知识图和文档表示的能力提高了文档级关系提取模型的一致性

    Jul, 2022

  • 面向文档级关系抽取的全局 - 局部神经网络

    本文提出了一种新的模型对文档级别关系抽取进行建模，该模型能够对全局和局部的实体表示以及上下文关系表示进行编码并提供更好的实验结果。

    Sep, 2020

  • Eider：基于高效证据提取和推理阶段融合的文档级关系抽取

    本文提出了一种证据增强的框架 Eider，该框架采用有效提取证据的方法并通过融合层推断有效结合提取的证据和完整文档，从而优化了基于整篇文档的关系抽取方法，实验证明 Eider 在三个基准数据集上优于现有最先进方法（例如 DocRED 上 Ign F1/F1 提高了 1.37/1.26）

    Jun, 2021

  • 文档级关系抽取与重构

    该研究提出了使用 encoder-classifier-reconstructor 模型来解决 DocRE（document-level relation extraction）中因图形结构普遍建模不含关系的实体对而导致性能较差的问题，并在大规模 DocRE 数据集上得到了显著的性能提升。

    Dec, 2020

  • 基于序列到序列的文档级关系抽取方法

    本文提出了一种基于序列到序列模型的方法 seq2rel，使用实体推荐技术，可以替代传统的基于流水线任务的文档级关系抽取方法来同时完成抽取实体和关系的子任务，通过在几个受欢迎的生物医学数据集上的实验，本方法表现出了比现有流水线方法更优秀的性能，我们还展示了端到端方法超越流水线方法的结果。

    Apr, 2022

  • 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

  • 用于文档级别关系抽取的遮蔽图像重建网络

    提出了一种基于 Masked Image Reconstruction 网络的文档级关系提取模型（DRE-MIR），通过模型推理来捕捉关系之间的相关性，并在三个公共数据集上取得了最先进的性能。

    Apr, 2022