Oct, 2023

新闻文章中多样化文档内实体共指注释的编码手册

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TL;DR该研究论文提出了一种通过考虑近似一致性和桥接关系来扩展传统身份关系范围的新闻文章共指注释方案，并详细描述了如何使用相应的注释工具 Inception 来设置，如何注释新闻文章中的实体，如何将它们与不同的共指关系联系起来，并链接到 Wikidata 的全球知识图谱。本文讨论了这种多层次的注释方法在媒体偏见问题中的应用，并提供了一种创建多样性跨文档共指语料库的方法，该方法可以用于通过词选择和标注来分析媒体偏见。
coreferencenews articlesidentity relationsbridging relationsmedia bias
发现论文，激发创造
  • 序列跨文档指代消解

    本文提出一种将有效的顺序预测范例用于跨文档指代消解的新模型，通过增量式将提及点组合成集群表征，并预测提及点与已构建的集群之间的链接，近似高阶模型，既成为实体和事件指代消解领域中具有竞争力的解决方案，也提供了不同输入和表示类型在对指代消解过程中的重要性的新见解。

    Apr, 2021

  • 重新审视跨文档实体和事件共指消解的联合建模

    本文提出了一种基于神经网络结构的跨文档匹配方法，能够有效地进行实体和事件的引用关系识别，其中考虑了实体和事件的上下文以及谓词 - 参数结构等因素。该方法在 ECB + 语料库上的表现优于之前的状态 - 最优事件 - coreference 模型，并提供了该语料库上的第一个实体 - coreference 结果。

    Jun, 2019

  • 关注核心问题：将语篇连贯理论应用于跨文档指代

    通过使用基于潜在嵌入空间的实体 / 事件建模和只对难负例进行训练的分类器，以及在多个语料库上训练，对跨文档基准测试进行核心参考解决方案的分类效果进行了改进。

    Oct, 2021

  • 历史文本的对比实体指代消解

    通过历史文本中的大规模历史文献收集、交叉文献共指解析、实体消歧和评估数据，本研究对历史文本中的实体消歧问题进行了改进。

    Jun, 2024

  • 语义约束的多层标注：共指案例

    本文提出一种基于 Universal Conceptual Cognitive Annotation 的共指注释方案，将谓语 - 论元结构作为实体和事件提及的基础，旨在解决现有方案面临的一些挑战，并考虑了与其他方案的比较。

    Jun, 2019

  • 使用共指的多提及推理神经模型

    本文提出了一种针对 NLP 中需要汇总来自远处的同一实体的信息的情况的循环层，该层使用外部系统提取的指代注释连接属于同一簇的实体提及，并将其合并到最先进的阅读理解模型中，从而改善了 Wikihop、LAMBADA 和 bAbi 人工智能任务的性能，并且可在数据稀缺时获得大的收益。

    Apr, 2018

  • 使用跨模态实体一致性度量的现实世界新闻的多模态分析

    该研究论文介绍了一种用于跨媒体实体一致性验证的新方法，并应用于真实世界新闻中，旨在支持人类评估多媒体信息的整体消息，特别是在偏见或情感方面。该方法通过使用最先进的方法和几种不同措施计算跨媒体相似性，其中包括使用命名实体链接从新闻文本中提取人物，位置和事件。该论文的数据集和代码均公开，并展示了该方法在不同语言，主题和领域的两个新数据集上的可行性。

    Mar, 2020

  • 面向科学知识图谱构建的实体、关系和共指的多任务识别

    本研究提出了一个多任务学习框架 SciIE 来识别、分类科学文章中的实体、关系和共指链接，并使用跨句子的共指链接来减少任务之间的级联错误。在科学信息提取方面，多任务模型效果优于以往模型，同时支持构建科学知识图谱分析科学文献。

    Aug, 2018

  • 通过比较实体相关信息来源，实现新闻覆盖中选择偏差的语料库规模发现

    本篇论文探讨了如何建立可扩展 NLP 系统来直接从海量新闻语料库中发现媒体选择偏差模式的挑战，并针对新闻源的意识形态进行了实证研究，通过无监督的学习方法来捕捉新闻语料库中的媒体选择倾向，为未来的媒体选择偏差研究提供了启示。

    Apr, 2023

  • 通过学习实体级分布式表示来提高共指消解

    通过使用神经网络和学习搜索算法，本研究提出了一种基于实体级信息的代指消解系统，其在 CoNLL 2012 共享任务数据集的英语和中文部分上，即使使用了很少的手工特征，也显著优于当前最先进的技术。

    Jun, 2016