May, 2023

面向文档图像的 Few-shot 实体识别：鲁棒的图神经网络方法

PDF
TL;DR该论文提出了一种新模型 LAGER，该模型基于文档中单词之间的拓扑相邻关系建立边缘，并通过引入图神经网络层将其结合到预训练语言模型中，从而有效地提高了实体识别的性能。
bounding boxentity recognitiontopological adjacencygraph neural networkfew-shot settings
发现论文，激发创造
  • 一种基于神经网络的文档级关系图提取边缘编辑方法

    本文介绍了一种新颖的边缘编辑方法，旨在从文档中提取关系信息，并将文档中的关系视为实体之间的关系图。我们利用预训练的 transformer 模型和图卷积神经网络模型对边缘进行分类，通过对初始图形的边缘进行编辑，构建关系图。我们将我们的方法应用于从材料科学文本中提取材料合成过程，并进行了实验证明。实验结果表明，我们的方法可以有效地编辑由我们内部基于规则系统和空图形引导的图形。

    Jun, 2021

  • 使用面向边的图来进行文档级别神经关系抽取：连接相互关联的信息点

    本研究采用面向边的图神经网络模型对文档级关系抽取进行研究，该模型利用不同类型的节点和边来创建文档级图，并通过图上边的推理机制进行联合及交叉句子的学习，实验结果表明该方法在化学疾病和基因疾病相关性数据集上表现出很好的性能。

    Aug, 2019

  • 语言无关的神经符号语义分析在形式理解中的应用

    该研究提出了一种名为 LAGNN 的语言无关图神经网络模型，用于将表格解析成单词 - 关系图，以联合识别实体和关系，并通过相对间距来利用布局信息进行易于语言转移。

    May, 2023

  • 通过记忆推理：最近邻居知识图嵌入

    本文提出了通过预训练语言模型和 k 近邻的知识图谱嵌入新方法 kNN-KGE，使得 rare 或 emerging entities 更容易被显式地存储，而非隐式存在于模型参数中，实验证明该方法可提高归纳式和传导式链接预测结果，并在只有很少的三元组的低资源情况下获得更好的性能。

    Jan, 2022

  • 基于图匹配神经网络的跨语言知识图谱对齐

    该论文将主题实体图引入跨语言知识图谱对齐，通过图匹配和基于图注意力的模型来进行相似实体的匹配，实验证明该方法比现有的方法表现更好。

    May, 2019

  • DocGraphLM: 信息提取的文档图谱语言模型

    该研究论文介绍了一种名为 DocGraphLM 的新型框架，它结合了预训练语言模型和图形语义，通过使用联合编码器架构来表示文档，并采用一种新颖的链接预测方法来重构文档图。DocGraphLM 通过采用图形特征，在信息提取和问答任务中持续改善了目标性能，并且提供了在训练过程中加速收敛的优点。

    Jan, 2024

  • 协同信号：通过图神经网络利用协同参与和语义链接

    基于语义的图神经网络（SemanticGNN）是在大规模知识图谱中建模实体、语义概念、协作边和语义边，并对其进行表示学习的一种新颖的图模型，通过融合协同活动数据和丰富的语义信息提供更准确的实体相似度计算。实证实验证明所提出的模型在相似度判断任务上的性能提升达到 35%。

    Dec, 2023

  • 图注意力网络实现的对比文档表征学习

    本文提出使用图注意力网络在可用的预训练 Transformer 模型之上来学习文档嵌入，并基于该模型设计简单的对比学习策略，在大量无标签语料库上预训练模型。经验证明，我们的方法在文档分类和文档检索任务中是有效的。

    Oct, 2021

  • 基于知识感知的分层图模型进行细粒度信息建模，用于零样本实体检索

    提出了 GER：一个图增强型架构以获取零样本实体检索任务中更加精细的信息，并使用分层图注意力网络避免中心实体节点的图信息瓶颈，实验证明 GER 模型在常见基准测试中优于现有最先进模型。

    Nov, 2022

  • 使用相对位置标签将异构图与实体感知自注意力集成到阅读理解模型中

    提出了一种新的关注模式，将异构图的推理知识集成到变压器架构中，用于解决复杂推理任务。

    Jul, 2023