Apr, 2024

CRE-LLM：现领域中文关系抽取框架与精调大型语言模型

PDF
TL;DR该研究提出了一种将大型语言模型与三元组结合的新方法，名为 CRE-LLM，用于处理语义更加复杂的领域特定关系抽取任务，并在 FinRE 数据集上取得了最先进的性能。
domain-specific chinese relation extractionllmscre-llmfine-tuningstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 基于大语言模型的远程监督半自动文档级关系抽取数据增强

    通过集成大型语言模型和自然语言推理模块，我们提出一种自动标注方法来生成关系三元组，从而增强文档级关系数据集，我们通过介绍增强的数据集 DocGNRE 展示了我们方法的有效性，该方法在重新注释众多长尾关系类型方面表现出色，并且在推进广义语言语义理解方面提供了实际好处。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型在对话关系提取中的实证分析

    对话关系提取（DRE）在提取对话中两个参数之间的关系方面比标准的关系提取更具挑战性，该研究发现大语言模型（LLMs）能够显著缓解现有 DRE 方法中的两个问题，通过提高模型规模可以显著提升 DRE 性能，对长且稀疏的多轮信息进行有效捕捉，并在全局对话和部分对话设置下均表现出竞争力强、制胜优势的性能。

    Apr, 2024

  • 基于深度学习模型的上下文关系抽取的比较分析

    使用深度学习技术来从多个句子的语境中识别适当的语义关系，以解决现有机器学习模型难以从复杂句子中提取关系的问题。本文探讨了用于关系提取的各种深度学习模型的分析。

    Sep, 2023

  • 小型语言模型在中文实体关系抽取中的有效指导

    我们提出了 SLCoLM 模型协作框架，通过任务特定的预训练语言模型作为导师，将任务知识传递给大型语言模型，并在关系提取任务中进行指导，从而缓解了数据长尾问题。实验结果表明，本论文中的方法有助于提取长尾关系类型的关系提取任务。

    Feb, 2024

  • 在检索增强生成框架中使用经过微调的大型语言模型进行关系抽取

    Fine-tuned large language models integrated into the Retrieval-Augmented-based approach demonstrate exceptional performance in identifying implicit relations, surpassing previous results on SemEVAL and achieving substantial gains on TACRED, TACREV, and Re-TACRED datasets.

    Jun, 2024

  • 基于理性增强的语言模型的连续关系学习能力更佳

    通过结合大型语言模型生成的关系分类结果解释策略，设计了多任务的合理调整策略和对比性合理重现方法来增强模型对当前和类似关系的学习能力，并在两个标准基准测试中证明了我们的方法优于现有的连续关系提取模型。

    Oct, 2023

  • AutoRE：基于大型语言模型的文档级关系抽取

    通过引入 AutoRE 模型和 RHF (Relation-Head-Facts) 的新型 RE 提取范式，结合 QLoRA (Parameters Efficient Fine Tuning) 算法构建了一个易于扩展的 DocRE 框架，在 RE-DocRED 数据集上展现了最佳性能，超过 dev 和 test 集合上分别为 TAG 10.03% 和 9.03% 的最新结果。

    Mar, 2024

  • 低资源情境下，LLM 在关系抽取中的表现如何？综合评估

    该研究构建了十个低资源语言的关系抽取数据集，并利用语言困惑度对翻译数据进行过滤，最后在这些数据集上评估了开源大型语言模型的性能。

    Jun, 2024

  • 召回、检索与推理：迈向更好的上下文关系抽取

    通过提出一种召回 - 检索 - 推理关系抽取框架，将大型语言模型与检索语料库相结合，从而使语言模型能够在上下文中进行可靠的推理，以提高关系抽取的性能。

    Apr, 2024

  • DP-CRE: 通过解耦对比学习和记忆结构保持进行连续关系抽取

    DecouPled CRE (DP-CRE) framework effectively handles the challenge of catastrophic forgetting in Continuous Relation Extraction (CRE) by decoupling the preservation of prior information and acquisition of new knowledge, outperforming other CRE baselines in extensive experiments.

    Mar, 2024