Mar, 2024

基于检索增强的 LLMs 的事件时间关系抽取

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TL;DR利用大型语言模型从相关知识中检索来增强提示模板和语言生成器的新型检索增强事件时间关系抽取方法，通过生成各种创意来有效提高事件时间关系抽取任务的性能。
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发现论文，激发创造
  • 一种结构化学习方法用于时间关系提取

    本文讨论识别事件之间时间关系的问题，提出了一种结构化学习方法，以解决在学习识别这些关系时必须考虑依赖关系的挑战。同时，该方法还提出了一个新的处理缺失关系问题的角度，并在两个基准数据集上取得了显著的改进。

    Jun, 2019

  • TemPrompt: 基于 RAG 的众包系统中的多任务提示学习用于时间关系抽取

    基于预训练语言模型的多任务提示学习框架（TemPrompt）结合了提示调整和对比学习来解决事件的演变以及任务请求的问题，实验结果表明在标准和少样本情况下，TemPrompt 在多个指标下优于其他基准模型，并通过案例研究验证了在众包场景中的有效性。

    Jun, 2024

  • 提高事件时间关系提取的准确性：抽取还是猜测？

    本文提出了两方面的方法以提高 TempRel 的准确性，即进行反事实分析以减轻训练偏见的影响和提供不确定性估计并在文本中描述关系。在 MATRES，MATRES-DS 和 TDDiscourse 上的实验分析表明，我们的模型相对于 SOTA 方法更具有忠诚度，特别是在分布转移下。

    Oct, 2022

  • 无监督学习事件之间的时间关系

    本文介绍了两种旨在实现无人监督的时间关系提取方法，第一种基于弱监督机器学习方法和互联文献数据集，第二种是基于期望最大化算法和不同的技术手段，我们的实验结果表明，所提出的两种方法无需额外的注释数据即可实现从事件之间提取时间关系，并实现了比以往更高的准确性。

    Jan, 2014

  • 利用时间一致性对临床笔记进行零样本时间关系提取分析

    本研究首次针对生物医学文本的零样本情况进行时间关系提取的研究，通过使用两种类型的提示和五种 LLMs 获得关于两个事件之间时间关系的响应，实验证明 LLMs 在零样本情况下的表现不如经过精调的专用模型，存在时间一致性问题。

    Jun, 2024

  • 提取事件之间的时间和因果关系

    本文提出一个集成时间和因果关系提取的框架，在该框架中，通过利用因果关系中事件先行的假设，将两个提取组件整合成一个系统，使用词嵌入和训练数据扩展等方法来改善关系提取系统，并介绍了将时间信息处理应用于其他语言的适应性尝试。

    Apr, 2016

  • 领域知识增强的结构化神经网络，用于端到端事件时间关系提取

    本文提出了一种基于概率领域知识构建分布式约束的框架，并且通过 Lagrangian Relaxation 解决约束的推理问题，用于端到端的事件时间关系提取任务，实验结果显示我们的框架能够在新闻和临床领域的两个广泛使用的数据集上显著地提高基线的神经网络模型。

    Sep, 2020

  • 基于模型预测的有意识事件提取：分解、增强和提取模式

    本研究聚焦于利用大型语言模型（LLMs）进行自动事件提取，介绍了一种新方法以解决幻觉问题，通过将任务分解为事件检测和事件参数提取，并将动态结构感知的增强检索示例集成到为每个具体查询定制的提示中，从而扩展和适应检索增强生成等先进提示技术。评估结果表明，与基线方法相比，该方法在突出的事件提取基准和合成基准测试中表现出卓越的性能。

    Jun, 2024

  • 回到未来：面向大型语言模型的可解释性时间推理

    本文提出了解释性时间推理的首个任务，即通过对多个事件进行多步骤的时间推理和对未来时间戳的预测，预测事件在未来时间戳上的发生，并提供清晰的解释。我们基于多源指导调整数据集和知识图谱生成策略，提出了第一个支持解释性时间推理的开源 LLM 系列 TimeLlaMA，该方法在时间预测和解释方面取得了最先进的性能。

    Oct, 2023

  • 细粒度时间关系提取

    本研究提出了一种新的语义框架来建模时间关系和事件持续时间，构建了迄今为止最大的时间关系数据集，并利用该数据集训练了预测细粒度时间关系和事件持续时间的模型，表现出强大的实验结果，并展示了预测分类关系的迁移学习方法的功效。

    Feb, 2019