ACLMay, 2023

WebIE: 在网络上进行忠实和稳健的信息提取

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TL;DR本文提出了 WebIE 数据集，其中包括 1.6M 个句子及其详细注释。基于此数据集，我们评估了基于生成模型的信息提取模型的跨域和跨语言性能，并提出了三种训练策略。我们的实验表明，实体链接方式得到明显提高。
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发现论文，激发创造
  • 通向广义的开放式信息抽取

    本文介绍了一种名为 DragonIE 的 OpenIE 模型，它使用有向无环图的文本事实的极简表示来提高 Generalized OpenIE 的一般性能，并在 In-domain 和 out-of-domain 设置中表现出比以前的方法高 6.0％的 F1 分数的提升，但仍有大量改进的空间。

    Nov, 2022

  • 非法领域中的信息提取

    本论文提出了一种轻量级的特征无关的信息提取 （IE）范例，可以处理语言模式不规范、长尾概念漂移等问题，特别适用于人口贩卖等非法领域；经验证明，在低监督和高监督设置下，该范例可以比传统的基于特征的条件随机场提升 18％以上的 F - 度量，并且能够漂移概念稳定性高。

    Mar, 2017

  • DWIE: 一个面向实体为中心的多任务文本级信息抽取数据集

    本文介绍了 DWIE，即 “德国之声信息提取语料库”，它是一个多任务数据集，结合了四个主要的信息提取子任务：命名实体识别，共指解析，关系抽取和实体链接。该数据集是以实体为中心的，描述了概念实体的交互和属性，并提出了一种新的基于实体的度量标准以及基于图神经网络的模型用于跨文档共享信息跨任务训练。实验表明，这个模型在 DWIE 数据集上取得了 5.5 个 F1 的提升，因此具有促进多任务信息提取中的图神经网络表示学习方面的研究潜力。

    Sep, 2020

  • 开放信息提取

    本文概述了两代 Open IE 系统，包括其优点、弱点和应用范围。第二代系统在深度语言学分析下，通过动词短语或从句提取最常见的关系类型，并获得比第一代系统更高的性能。

    Jul, 2016

  • 基于预训练语言模型的高效开放信息抽取数据学习

    通过将 OpenIE 任务形式巧妙地转换为 T5 模型的预训练任务形式，并引入锚点的创新概念，OK-IE 显著减少了对大量训练数据的需求，消除了模型收敛速度慢的问题，实验结果显示，相较于之前的 SOTA 方法，OK-IE 仅需 1/100 的训练数据量（900 个实例）和 1/120 的训练时间（3 分钟）即可达到可比较的结果。

    Oct, 2023

  • 融合局部上下文和全局连贯性的开放信息提取

    本文提出了一种名为 ReMine 的新型 Open IE 系统，将本地上下文信号和全局结构信号统一到一个遥感监督的框架中，并利用外部知识库中的事实作为监督，通过联合优化问题解决实体 / 关系短语分割和元组提取质量评估的两个子任务，以提高从大型语料库中提取元组的质量，并在两种不同领域的实际语料库上进行实验以证明其有效性和鲁棒性。

    Apr, 2018

  • 从 LLM 中提炼元模型用于各类信息提取任务

    我们提出了一个称为 MetaIE 的新框架，通过学习提取 “重要信息” 来构建一个小型元模型，使得这个元模型可以有效和高效地适应各种信息提取任务，在少样本适应设置下获得更好的性能。

    Mar, 2024

  • 信息提取的易到难学习

    本文针对信息提取系统在不同任务之间交互存在困难的问题，提出了一种易于模仿人类学习过程的三阶段联合学习框架，该框架可以使模型更好地学习不同任务之间的知识和提高其泛化能力， 在四项 IE 任务上进行的广泛实验表明了本框架的有效性。

    May, 2023

  • 通过迭代排名感知学习提高开放式信息提取

    该研究提出一种方法，通过增加二进制分类损失和迭代学习过程来校准开放信息提取系统的置信度，并在 OIE2016 上的实验证明了该方法的有效性。

    May, 2019

  • InstructIE：一个基于中文指令的信息提取数据集

    该论文介绍了一种新的信息提取任务，名为 Instruction-based IE，旨在要求系统根据特定的指示或指南提取信息。作者从中文维基百科和高质量众包注释实例构造了一个名为 InstructIE 的数据集，并评估了各种基线模型在该数据集上的性能。结果表明，当前的模型表现出有希望的性能，但仍有改进的空间。此外，作者进行了综合案例分析，强调了 Instruction-based IE 任务中固有的挑战。

    May, 2023