SIGIRMay, 2023

关系抽取的连续理由提取：合理思考所见

PDF
TL;DR本文提出了一种新的关系抽取框架 RE2，通过运用连续性和稀疏性因素来获取有关联且连贯的理由，从而解决了保留相关内容和移除噪声段落的难题。
relation extractioncontextrationale extractioncontinuity factorssparsity factors
发现论文，激发创造
  • 召回、检索与推理：迈向更好的上下文关系抽取

    通过提出一种召回 - 检索 - 推理关系抽取框架，将大型语言模型与检索语料库相结合，从而使语言模型能够在上下文中进行可靠的推理，以提高关系抽取的性能。

    Apr, 2024

  • 使用显式上下文条件的关系抽取

    该研究提出了计算上下文标记间隐式关系并与一阶关系得分相结合，以改进关系抽取模型性能的方法。在两个生物医学数据集上得到了最优结果。

    Feb, 2019

  • 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

  • 基于理性增强的语言模型的连续关系学习能力更佳

    通过结合大型语言模型生成的关系分类结果解释策略，设计了多任务的合理调整策略和对比性合理重现方法来增强模型对当前和类似关系的学习能力，并在两个标准基准测试中证明了我们的方法优于现有的连续关系提取模型。

    Oct, 2023

  • 关系之间的关系：关系抽取问题的新范式

    本文提出了一种基于图神经网络和关系矩阵变换器的数据驱动关系提取新方法，不需要手工规则，能够完整考虑同一个上下文中的多个关系，并通过对 ACE05 数据集和 SemEval 2018 Task 7.2 等数据集的实验验证，证明该方法优于现有方法 1.12％到 2.55％不等。

    Jun, 2020

  • 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

  • 大语言模型时代下关系抽取的再审视

    本文探讨了利用 GPT-3 和 Flan-T5 等大型语言模型来进行关系提取（RE）的问题，通过将关系线性化生成目标字符串的方法进行了序列到序列的任务处理，通过人工评估的方式，在不同程度的监督下评估了它们在标准 RE 任务中的表现，发现通过 GPT-3 进行的少量提示与现有完全监督模型大致相当，而使用 Chain-of-Thought 风格的解释进一步监督和微调后，该模型产生了最优结果。

    May, 2023

  • 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

  • 更多数据、更多关系、更多上下文和更多开放：关系抽取综述与展望

    本文回顾了现有的关系抽取方法，分析了当前面临的关键挑战，并展示了通向更强大的关系抽取的有前途的方向。

    Apr, 2020

  • REFER: 解释规范化的端到端关键抽取框架

    我们提出了一种名为 REFER 的框架，利用可微分的 rationale extractor 来通过在训练过程中使用人工标注的重点提取训练任务模型和 rationale extractor，从而在忠实度、可信度和下游任务准确率方面显著提升性能。

    Oct, 2023