May, 2023

SHINE: 用于零 - shot 跨语言信息提取的句法增强分层交互式编码器

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TL;DR本研究提出了一种语法增强的分级交互编码器（SHINE），以转移跨语言 IE 知识，SHINE 能够交互式地捕获特征和文本信息之间的补充信息，以获得不受语言限制的 IE 表示形式，验证了该方法在七种语言上的三个 IE 任务和四个基准上的有效性和泛化能力。
zero-shotcross-lingualinformation extractionsyntax-augmented hierarchical interactive encoderlanguage-agnostic representations
发现论文，激发创造
  • 一举多得：零 - shot 跨语言信息提取的多重策略

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    Sep, 2021

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    Dec, 2017

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    本研究提出了一种基于超图的感知神经网络模型以实现基于亚图的预测，并将其应用于癌症分析以获得分子层面的生物学功能洞察。

    Oct, 2022

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    Oct, 2021

  • 自然语言多任务：分析和提高隐藏表示的句法显著性

    训练多任务自动编码器进行语言任务，分析学习到的句子隐藏表示。加入翻译和词性解码器时，表示将显着改变。使用的解码器越多，模型根据句法相似性对句子进行聚类的效果越好。通过插值句子来探索表示空间的结构，得出很多有可识别句法结构的伪英语句子。最后，我们指出了模型的一个有意思的特性：两个句子之间的差分向量可以添加到第三个具有类似特征的句子中，以有意义的方式改变它。

    Jan, 2018

  • 将复杂句子转换为语义层级

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    Jun, 2019

  • 通用信息提取作为统一语义匹配

    本文提出了一种基于统一语义匹配框架的信息提取方法，解决了传统方法因具体任务需定制模型且仅能适用于有见过的数据集的问题，通过对信息提取进行结构化和概念化两个基本能力的分离并引入三个统一的标记链接操作，在 4 个 IE 任务中达到了最先进的性能并表现出了强大的泛化能力。

    Jan, 2023

  • HIE-SQL：基于历史信息增强的网络的上下文依存文本到 SQL 语义解析

    本文提出了一种历史信息增强的文本转 SQL 模型（HIE-SQL），通过两种不同的模态（自然语言和 SQL）的双模态预训练模型来处理它们之间的不匹配，从而利用历史话语和最后预测的 SQL 查询中的上下文依赖信息，并设计了一个模式连接图来增强话语和 SQL 查询与数据库模式之间的联系。我们展示了历史信息增强方法显著提高了 HIE-SQL 的性能，在 SparC 和 CoSQL 数据集上取得了新的最优结果。

    Mar, 2022

  • 基于源感知的异构信息网络嵌入训练

    提出 SUMSHINE（Scalable Unsupervised Multi-Source Heterogeneous Information Network Embedding），这是一个可扩展的无监督框架，用于对齐多个异构信息网络源之间的嵌入分布，并在各种下游任务中验证其在真实世界数据集上的性能优于最先进的异构信息网络嵌入算法。

    Jul, 2023

  • SHE-Net：语法层次增强的文本 - 视频检索

    本文介绍了一种名为 SHE-Net 的新型语法层次增强文本 - 视频检索方法，通过利用文本的语义和语法层次，从两个方面弥合模态差距，并在四个公共文本 - 视频检索数据集上验证了该方法的优势。

    Apr, 2024