Feb, 2023

基于细粒度语义信息的远程监督关系抽取方法

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TL;DR本文聚焦于关系抽取，提出假设：句子中关键语义信息对实体关系抽取起着关键作用，通过内部注意机制提取句子内细粒度的语义特征，证明该关系抽取模型比已有方法具有更优的准确率和召回率。
relation extractionsemantic informationentity relationship extractionintra-sentence attention mechanismexperimental results
发现论文，激发创造
  • 跨句远程监督关系抽取

    本研究提出了首个远程监督应用于跨句关系抽取的方法，基于图形表示从多条路径中提取特征，实验表明我们的方法可以学习一种准确的跨句提取器，并提取了两倍于现有远程监督范例的关系，从而证明了跨句关系的普遍存在和本方法的优越性。

    Sep, 2016

  • 基于单词和实体级别注意力机制的远程监督下关系抽取技术的改进

    本论文介绍了两种新的用于远程监督下关系抽取的单词注意模型，同时提出了一种组合模型，并在多个真实数据集上进行了广泛的实验来证明这些方法的有效性。

    Apr, 2018

  • 基于语义增强机制的关系抽取模型

    通过结合语义增强机制，本论文提出的 CasAug 模型能够解决关系抽取中的三元组重叠问题，提高关系抽取效果，并能更好地处理重叠问题和提取多个关系。

    Nov, 2023

  • 建模多粒度分层特征以进行关系提取

    本篇论文提出了一种基于原始输入句子提取多粒度特征的新方法，该方法包含实体提及级别、片段级别和句子级别三种特征，并采用层次化建模方法，以解决自然语言处理中的关系提取问题，实验证明该模型性能优于甚至使用外部知识的现有最先进模型。

    Apr, 2022

  • SEE: 基于语法感知的实体嵌入用于神经关系抽取

    本文提出了一种基于语法树和句子嵌入的远程监督关系抽取方法，使用句子和实体的嵌入对关系进行分类，实验结果表明这种方法在真实数据集上取得了最佳的性能。

    Jan, 2018

  • 远程监督的词形句法模型用于关系抽取

    信息抽取任务涉及将非结构化文本内容自动转换为结构化数据。本文提出了一种从文本中提取和分类无限制关系集的方法，它基于远程监督方法获取的形态 - 句法抽取模式，并创建句法和语义索引来提取和分类候选图。我们在构建在 Wikidata 和 Wikipedia 上的六个数据集上评估了我们的方法。评估结果显示，我们的方法可以实现高达 0.85 的精确度得分，但召回率和 F1 得分较低。我们的方法可以快速构建基于规则的信息抽取系统，并构建注释数据集以训练基于机器学习和深度学习的分类器。

    Jan, 2024

  • 基于语义分割的文档级关系抽取

    本研究提出基于 Entity-level Relation Matrix 与 U-shaped Network 的 Document-level Relation Extraction 模型，通过结合上下文信息以及全局关系，实现了在 DocRED，CDR 和 GDA 三个基准数据集上的最优性能。

    Jun, 2021

  • REKnow：用于联合实体和关系提取的增强型知识

    本研究提出了一种知识增强的生成模型，能够前所未有地利用知识图谱来解决关系抽取问题中的歧义，显著提高了在多个基准测试和设置下的性能表现。

    Jun, 2022

  • 关系抽取：综述

    本文介绍了关系抽取（RE）的若干重要的监督、半监督和无监督技术，以及开放信息抽取（OIE）和远程监督的范例，最后描述了近期 RE 技术和未来研究方向。这篇综述对于领域的新手、研究人员和实践者都有用。

    Dec, 2017

  • 实体概念增强的少样本关系抽取

    本文提出了一种新颖的基于实体概念增强的少样本关系提取方案（ConceptFERE），通过计算句子与概念之间的语义相似度，选择最合适的概念，再通过自注意力融合模块建立概念嵌入和句子嵌入之间的联系，提高了关系分类性能。

    Jun, 2021