Jan, 2023

从统一到语言特定训练的多语言实体和关系提取

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TL;DR本文提出了一种基于多语言训练的实体和关系抽取框架 (mERE)，使用两阶段多语言训练方法和多语言实体、关系抽取联合模型，通过语言通用聚合器 (LA) 和语言特定切换器 (LS) 分别缓解语言干扰并提高关系三元组的抽取效果，实验结果表明该方法优于单语言和多语言基线模型。
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发现论文，激发创造
  • 使用预训练语言模型的端到端命名实体识别和关系抽取

    本文提出了一种基于神经元的端到端模型来联合提取实体和它们的关系，该模型不依赖于外部自然语言处理工具，而是集成了大量的预训练语言模型， 在三个领域的五个数据集上，我们的模型可以与最先进的性能相提并论，有时甚至具有更高的性能。

    Dec, 2019

  • 基于双语词嵌入映射的神经跨语言关系抽取

    本文提出了基于双语词向量映射的方法，将一个好的源语言神经网络关系抽取模型直接应用于目标语言，从而实现了跨语言关系抽取模型的转移。实验证明该方法在多种目标语言中表现出较好的性能。

    Oct, 2019

  • 实体和关系抽取中的情境化和泛化

    本文主要研究了最新的自然语言处理技术中，神经网络和语言模型在命名实体识别和关系抽取方面的应用以及它们在训练过程中面临的一些挑战。我们发现，预训练的语言模型对发现未曾见过的命名实体表现良好，但对于未曾见过的关系则有待加强，因此模型的理解能力仍存在提升空间。

    Jun, 2022

  • 使用 BERT 实现通用语言命名实体识别

    本文研究了一种基于多语言 BERT 的单一命名实体识别模型，使用多任务学习和分块更新规则等正则化策略优化模型，并证明在多种语言数据集上表现优于专注于单一语言模型，并能够进行零样本预测。

    Nov, 2019

  • 实体关系抽取的有效多任务交互：带有选择循环网络的统一框架

    提出一种新的联合框架，将实体关系抽取重新定义为统一的跨度抽取任务，利用选择递归网络作为共享编码器设计两种顺序信息传播策略来实现命名实体识别和关系抽取的交互作用，实现了 NER 和 RE 的相互利益。在 ACE05 和 SciERC 两个公共基准测试集上实验表明，我们的方法可以实现最先进的结果。

    Feb, 2022

  • 100 语言的实体链接

    提出了一种新的多语言实体链接公式，其中语言特定的提及解析为面向语言不可知的知识库。 在改进特征表示，负面挖掘和辅助实体配对任务的先前工作的基础上，我们在这个新的环境中训练了一个双编码器，以获得单个实体检索模型，它涵盖了 100 多种语言和 2000 万个实体。该模型胜过了远远有限的跨语言链接任务的最新结果。 这个大规模的系统面临着罕见实体和低资源语言的挑战，因此我们主张增加对零点和少量射击评估的关注。 为此，我们提供了 Mewsli-9，一个新的大型多语言数据集，帮助我们了解基于频率的分析如何为我们的模型和训练增强提供关键见解。

    Nov, 2020

  • 2M-NER：利用语言和模态融合进行多语言和多模态 NER 的对比学习

    本文介绍了一项新模型 2M-NER，通过对比学习对齐文本和图像表示，并整合多模态合作模块，从而有效地描述了两种模态之间的交互，实现了在多语言和多模态 NER 任务中 F1 得分最高的结果。

    Apr, 2024

  • 跨语言命名实体识别的增强迭代知识蒸馏

    本文描述了微软在交叉语种命名实体识别中的新实践方法，使用源语种的标注数据和目标语种的无标注数据，采用半监督学习和强化学习的方法来提取弱监督信号并实现了新的最先进性能优于现有的模型。

    Jun, 2021

  • 通过注重远程监督，联合学习跨语言词汇和实体的表示

    本研究提出了一种新的跨语言词和实体联合表示学习方法，通过多语言知识库进行远程监督，利用两种正则化方法和知识和跨语言关注降低噪声， 实验结果定性和定量证明了该方法的显著性。

    Nov, 2018

  • 基于边缘增强图对齐网络与词对关系标记的联合多模态实体关系抽取

    本研究提出一种新的联合多模态实体关系抽取任务方法，结合了多模态命名实体识别和多模态关系提取的相互作用，使用增强边缘对齐的图形对齐网络和词对关系标记来增强该任务，它能够发现实体 - 实体关系和对象 - 对象关系之间的关联性。

    Nov, 2022