Mar, 2024

开放信息提取仍然适用规则

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TL;DR本研究提出了一种创新的 APRCOIE 模型，专门用于处理中文文本，通过自动生成抽取模式，可以处理各种复杂多样的中文语法现象，与现有的中文 OIE 模型相比，APRCOIE 表现更好并显著扩展了 OIE 性能的界限。
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发现论文，激发创造
  • OPIEC：一个开放的信息提取语料库

    本文释放、描述和分析了一个名为 OPIEC 的 OIE 语料库，其中包含超过 340M 个三元组，是目前公开可用的最大的 OIE 语料库。我们发现，在 OPIEC 中存在的大多数实体之间的事实在 DBpedia 和 / 或 YAGO 中找不到。此外，OIE open relations 通常高度多义性。我们相信 OPIEC 语料库是未来自动知识库构建研究的有价值的资源。

    Apr, 2019

  • 越南开放信息提取

    本研究提出了一种基于从句分析方法的越南语开放信息提取系统，实验结果表明，该系统的精确度达到了 83.71％。

    Jan, 2018

  • 科学文本中的开放信息抽取：一个评估

    该论文使用众包方法评估两种最先进的开放信息抽取系统在 10 个不同学科的科学文本上的性能，发现 OIE 系统在科学文本上的表现明显劣于百科全书文本，在提供错误分析并建议减少错误的领域的同时，提出了一个句子和判断的语料库。

    Feb, 2018

  • 分析开放信息抽取系统的误差

    本文介绍了针对开放信息抽取系统的基准测试，并进行了四种常见 OIE 系统的性能比较和错误类别影响分析，并提出了下一代 OIE 系统的重要研究方向。

    Jul, 2017

  • 利用大型语言模型和一致的推理环境掌握开放信息提取任务

    通过构建合适的推理环境，本文探索利用大型语言模型（LLMs）解决开放式信息抽取（OIE）问题，实验结果表明，相较于最先进的监督方法，我们的 6-shot 方法在标准 CaRB 基准上实现了 55.3 的 F1 分数，同时在 TACRED 和 ACE05 上实验结果显示，我们的方法可以自然地推广到其他信息抽取任务，并分别获得了 5.7 和 6.8 的 F1 分数提升。

    Oct, 2023

  • 利用语言增强的嵌入技术进行开放信息抽取

    自然语言处理中的开放信息提取（OIE）通过引入预训练语言模型和语言特征，通过 Seq2Seq 预训练语言模型提升 OIE 架构性能，并在性能评估中获得了 24.9%、27.3% 和 14.9% 的改进。此外，还介绍了其他挑战，如利用语义依赖解析标签减少计算开销、创建干净的合成数据集以及探究 OIE 行为在结构化预测模型中的表现。

    Mar, 2024

  • DetIE: 基于物体检测启发的多语言开放信息抽取

    本文提出了一种基于计算机视觉中的物体检测算法启发的一种新型单遍 OpenIE 方法，并使用基于二分图匹配的无序损失和基于 Transformer 的编码器体系结构进行序列标记。 该方法更快速并在标准基准测试中表现出优异的性能。我们还在两种语言的零 - shot 设置中对其进行了多语言版本的评估，并在多语言 Re-OIE2016 上展示了性能提高 15％，使两种语言的 F1 值均达到 75％以上。

    Jun, 2022

  • 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

  • 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

  • LSOIE：一个用于监督式开放式信息抽取的大规模数据集

    本文介绍了一项新的 Open Information Extraction (OIE) 数据集转换 QA-SRL 2.0 数据集生成 LSOIE 数据集，其规模是目前已有人工标注 OIE 数据集的 20 倍，并使用该数据集构建和评估了多个基准 OIE 模型，提供了未来改进该任务的基准。

    Jan, 2021