Jul, 2023

使用卷积和记忆网络在维基百科表格上进行关系抽取

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TL;DR本文探讨了如何将神经方法运用在表格数据上，以提取实体之间的关系，并介绍了一种在卷积神经网络 (CNN) 和双向长短记忆网络 (BiLSTM) 的基础上构建的新模型，通过实验结果和综合分析，表明该模型在关系提取方面表现出色，是未来进一步研究的一个方向和场景。
发现论文，激发创造
  • 神经度量学习用于快速端到端关系抽取

    本文提出了一种新颖的神经架构，利用表格结构和二维卷积技术进行本地依赖特征池化，从而改善了以往的最佳性能，在不需要全局优化的前提下实现了端对端关系提取任务（包括命名实体识别和关系抽取），相较于之前最好的结果提高了约 1％的 F1 分数，并且训练和测试时间快 7 至 10 倍。

    May, 2019

  • 深度学习在关系抽取中的综合调查：最新进展与新前沿

    本研究综述了关系抽取领域深度学习技术的现状，涵盖资源、分类、挑战和未来方向等方面，有望促进研究者共同探索真实生活中关系抽取系统的挑战。

    Jun, 2023

  • MIT 在 SemEval-2017 Task 10 中使用卷积神经网络进行关系提取

    本文介绍了一种基于卷积神经网络的系统，用于提取科学文章中的关系，其基于人工神经网络进行关系提取的方法近期得到了研究。该模型在 SemEval-2017 任务 10（ScienceIE）中的科学文章关系提取（子任务 C）中排名第一。

    Apr, 2017

  • 关系抽取在临床文档理解中的应用

    该文介绍了一种文本挖掘框架，利用 Named Entity Recognition 和 Relation Extraction 模型对医学文献和数字临床记录进行处理，取得优异的实验结果，并构建了一个生物医学知识图谱。系统使用 Spark NLP 库提供的生产级、可伸缩、硬件优化、可训练和可调整的 NLP 框架。

    Dec, 2021

  • 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

  • 基于深度神经网络的关系抽取综述

    该研究论文介绍了知识在自然语言处理中的重要性，并综述了基于深度神经网络的关系抽取技术，包括有监督和远程监督方法。此外，还讨论了该技术的一些新方法和未来研究方向。

    Jan, 2021

  • 面向文档级关系抽取的全局 - 局部神经网络

    本文提出了一种新的模型对文档级别关系抽取进行建模，该模型能够对全局和局部的实体表示以及上下文关系表示进行编码并提供更好的实验结果。

    Sep, 2020

  • 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

  • 使用领域不变卷积神经网络从临床文本中提取关系

    本文旨在探讨在医疗临床记事本上提取关系的问题。作者提出使用卷积神经网络自动学习特征，减少对人工特征工程的依赖，并针对 i2b2-2010 临床关系提取挑战数据集进行了实证研究。结果表明，卷积神经网络可以是在临床文本中提取关系的良好模型，而且不需要专家们定义的高质量特征。

    Jun, 2016

  • 远程监督关系抽取综述：以去噪和预训练方法为重点

    关系抽取（RE）是自然语言处理的基础任务，本文综述了四个阶段的 RE 方法，包括模式匹配、统计、神经网络和大型语言模型，并着重介绍了现代 RE 方法的远程监控和去噪预训练方法。

    Jul, 2022