Dec, 2022

跨文件关系提取的多跳证据检索

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TL;DR本研究提出了一种基于证据路径挖掘和排序的多跳证据检索方法 Mr.CoD，通过多种检索变量探究跨文献关系抽取中的跨文献证据检索和多跳推理挑战。该方法在 CodRED 数据集上的实验结果表明，通过 Mr.CoD 实现的证据检索有效地获得了跨文献证据，并且在封闭和开放设置下提高了关系抽取性能。
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

  • 基于知识的跨文档关系抽取

    我们提出了一种新颖方法 KXDocRE，在跨文档关系抽取中嵌入了实体的领域知识，相比基准方法具有三个主要优势：1）它将实体的领域知识与文档的文本结合起来；2）它通过生成解释性文本来解释实体之间的预测关系；3）它在性能上优于先前的方法。

    May, 2024

  • 基于自然语言逻辑的自回归多跳文档检索方法用于事实核查

    我们提出了一种基于自回归公式的检索和重新排序方法，该方法用自然逻辑为基础，使用证明系统动态终止检索过程，同时使用比竞争系统少 5 到 10 倍的记忆，对 FEVER、HoVer 和 FEVEROUS-S 等数据集具有与当前最先进方法相当的性能。

    Dec, 2022

  • 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

  • 基于关系相关性的文档级关系抽取

    本论文研究了文本级别关系抽取中的长尾问题和多标签问题，并通过引入关系的共现相关性，提出了一种关系嵌入模型来解决这些挑战，最终取得了优于基线模型的结果。

    Dec, 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

  • 只需三句话：本地路径增强的文档关系提取

    该论文提出了一种简单而有效的文档级关系抽取方法，可结合 BiLSTM 使用少量证据句子识别给定实体对之间的关系，并在基准数据集上取得了优异的性能，甚至优于基于图神经网络的方法。

    Jun, 2021

  • 基于跨句推理图的文档级关系抽取

    本文提出了一种新颖的文档级关系抽取模型 GRACR，其中构建了一个简化的语义图来建模文档中的所有实体和句子信息，以及一个实体级图来探索长距离跨句子实体对的关系。经实验证明，在文档级别关系抽取任务上，该方法取得了优秀的性能，并且在提取跨句子实体对的潜在关系方面尤其有效。

    Mar, 2023

  • 基于判别式推理的文档级关系抽取

    本文提出了一种新颖的判别推理框架来显式地建模文档中每对实体对之间的推理路径，并利用构建的图形和每个实体对的矢量化文档上下文来估计不同的推理路径的关系概率分布，从而识别它们的关系，实验证明我们的方法在大规模 DocRE 数据集上优于之前的最优表现。

    Jun, 2021

  • DREEAM：利用证据引导注意力以提升文档级关系抽取

    本文针对文档级别关系抽取中证据检索面临的内存消耗高和注释有限的问题，提出了 DREEAM 方法，其采用内存高效的方式指导 DocRE 系统将注意力集中于证据上并采用自学习策略从大量数据中自动生成证据，实验证明该方法在 DocRE 和 ER 方面取得了最先进的性能。

    Feb, 2023