Dec, 2022

NLI 是否能为低资源生物医学关系提取提供适当的间接监督？

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TL;DR通过间接监督，将生物医学关系抽取转化为自然语言推理，利用语义线索减轻注释稀缺性，通过排名损失隐式地校准生物医学关系抽取中的模糊示例，避免模型在未知关系上的猜测，结合 NLI 知识与生物医学知识，可在全量和低资源环境下获得最佳性能提升。
biomedical relation extractionlow-resource settingsnatural language inferencesemantic cuesindirect supervision
发现论文，激发创造
  • 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

  • 纠缠关系：利用 NLI 和元分析增强生物医学关系提取

    MetaEntail-RE 是一种基于自然语言推理原理的关系抽取增强方法，通过引入元类分析、可行性假设过滤和基于群体的预测选择等关键改进，取得了显著的性能提升，并且在生物医学和常规领域均具有广泛应用价值。

    May, 2024

  • 使用词汇 - 语义约束生成生物医学自然语言推理数据集用于对抗样本

    利用新型半监督过程从现有生物医学数据集生成一个针对复杂决策中自然语言推理问题的数据集 BioNLI，进行负样本生成的实验，准确度中等，在不同的负样本分类上表现不同。

    Oct, 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

  • MedDistant19：面向广泛覆盖的医学关系抽取精准基准的研究

    本研究针对生物医学领域中关系抽取的挑战，提出利用知识图谱关系对原始文本进行自动标注，以克服标注数据缺乏的问题，并通过构建更为准确的基准集 “MedDistant19” 来解决现有基准集存在的一系列问题，并验证了其在领域中具有普遍适用性。

    Apr, 2022

  • 低资源科学自然语言推理的共同训练

    我们提出了一种新的协同训练方法，通过根据分类器的训练动态为远程监督标签分配权重，反映了它们在后续训练轮次中的使用方式。我们通过分配重要权重而不是基于预测置信度的任意阈值过滤示例，使得自动标记的数据得以最大化利用，同时确保噪声标签对模型训练的影响最小化。该方法相对于远程监督基准方法在 Macro F1 上实现了 1.5％的改进，并在几个其他强 SSL 基准方法上取得了显著的改进。我们在 Github 上提供了我们的代码和数据。

    Jun, 2024

  • 一种基于数据驱动的方法用于远程监督下的生物医学关系抽取中的噪声削减

    使用多实例学习和 BERT 模型，我们提出了一个简单的数据编码方案，以降低噪音并获得了远程监控生物医学关系提取的最新性能，同时进一步编码关于关系三元组方向的知识，从而减少噪音并减轻了与知识图完成的联合学习的需要。

    May, 2020

  • 使用问答对进行关系抽取的间接监督

    本篇论文介绍了一种基于 QA 数据集的间接标注来降低 DS 数据产生噪声的新方法 ReQuest，并使用学习到的嵌入估计测试关系提及的类型。实验结果在两个公共关系提取数据集上相结合以 TREC QA 数据集，F1 得分平均提高了 11％。

    Oct, 2017

  • 面向文档级关系抽取的模块化自监督

    该研究提出了一种将文档级关系抽取分解成关系检测和参数分辨的方法，利用显式语篇建模和模块化自我监督来进行改进，并在生物医学阅读中进行了细致的评估，其方法优于以往的最先进技术。

    Sep, 2021

  • NLI4CT: 临床试验报告的多证据自然语言推理

    本篇论文介绍了一个新的 NLI4CT 资源，包括两个主要任务：确定自然语言陈述和 CTR 之间的推理关系以及检索支持事实以证明预测关系。该资源暴露了现有 NLI 模型的局限性，为 CTR 推理提供了基础，大大推进了 CTR 的个性化医疗领域的研究。

    May, 2023