May, 2023

OntoType：本体指导的零样本细粒度实体类型识别，在预训练语言模型弱监督下

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TL;DR本文提出了一种本体导向的零样本方法 OntoType，使用多个预训练的语言模型和头部单词生成一组类型候选，并使用一个自然语言推理模型在本地上下文中对其进行分类，其表现优于其他零样本细粒度实体类型方法，同时实验还表明，对现有本体结构进行细化处理将进一步提高实体类型的细化。
fine-grained entity typingpre-trained language modelsontology-guidedzero-shotnatural language inference model
发现论文，激发创造
  • 为实现精细化实体类型标注而进行的本体增强

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    Oct, 2023

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    Aug, 2022

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    Dec, 2023

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    Jul, 2019

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    May, 2022

  • 通过自然语言推理的间接监督进行超细实体类型标注

    LITE is a natural language inference-based approach for ultra-fine entity typing, addressing the data scarcity issue and achieving state-of-the-art performance and strong generalizability.

    Feb, 2022

  • 通过共同预测提示调整学习纠正噪声标签的细粒度实体类型

    为了解决细粒度实体类型任务中的噪声标注问题，引入了 Co-Prediction Prompt Tuning 方法，利用多个预测结果来识别和纠正错误标签，并设计了优化目标以考虑训练过程中的不一致预测，实验结果表明该方法显著提高了各种类型的训练样本的质量。

    Oct, 2023

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    本研究提出了一种基于神经网络模型的端到端解决方案，使用一种变种的交叉熵损失函数来处理上下文外标签，并使用分层损失规范化来处理过于特定的标签，利用公共词嵌入来训练单标签，从而同时学习实体提及及其上下文的表示，实验证明该方法对噪声具有鲁棒性，并在任务的已有基准测试中持续超过现有技术水平。

    Mar, 2018

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    Feb, 2017