WWWMay, 2024

事件 GDR：以事件为中心的生成式文档检索

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TL;DR提出了 Event GDR，一种以事件为中心的生成式文档检索模型，通过将事件知识集成到任务中，解决了忽略文档内部内容相关性和标识符构建缺乏明确语义结构的两个挑战。通过多代理的交换 - 反射方法来进行事件知识提取，利用事件和关系对文档进行建模以保证全面性和内部内容相关性，将事件映射到明确的事件分类法构建标识符。实验证明，该方法在两个数据集上明显优于基线，并希望为未来的研究提供启示。
发现论文，激发创造
  • 生成式信息检索综述

    通过综述 Generative Retrieval（GR）的关键发展、索引和检索策略和挑战，讨论了具有挑战性的生成查询质量、可学习文档标识符、可扩展性和多任务学习框架等未来研究方向，旨在为 GR 提供基础理解并激发信息检索领域的进一步创新。

    Jun, 2024

  • 实时搜索中的事件增强检索

    提出了一种名为 EER 的新方法，该方法通过改进传统 EBR 的双编码器模型、引入对比学习和生成式事件三元组提取方案，以及相关学习实现事件关联查询编码器优化，提高了实时检索性能，有望为信息检索领域带来新的视角。

    Apr, 2024

  • 生成式密集检索：内存可能成为负担

    提出了生成检索（GR）和生成稠密检索（GDR）两种机制，通过克服记忆机制的精度、记忆混淆和记忆更新成本等问题，在小规模语料库中实现了较好的检索性能和可扩展性。

    Jan, 2024

  • Web 搜索中的事件驱动实时检索

    本文研究信息检索在实时搜索中面临的挑战，通过整合事件信息和查询，利用跨注意力机制实现时间背景的查询表示，通过多任务训练增强事件表示能力，以及通过两阶段训练和硬负采样进行模型优化，并通过实验证明本方法在时间敏感场景下显著优于现有基线方法。

    Dec, 2023

  • 基于异构图交互模型和跟踪器的文档级事件提取

    本文提出了一种名为 GIT 的异构图交互模型，该模型引入跟踪器模块解决文献中目标事件参数分布广泛、事件之间关联复杂的问题，并且在大规模数据集上实验表明，GIT 在提取多个相关事件和事件参数方面表现良好，F1 值比先前的方法提高了 2.8。

    May, 2021

  • 通过篇章结构和语义信息增强跨文档事件共指消解

    通过构建文档级的修辞结构理论（Rhetorical Structure Theory, RST）树和跨文档词汇链，再利用异构图和 GAT 模型学习事件的表示，最后使用标准聚类算法识别共指事件，我们提出了针对现有的完全依赖于长距离依赖关系的事件关联模型不足的解决方案，并且在英文和中文数据集上都取得了显著的突破，超过了所有基准模型。

    Jun, 2024

  • 高效端到端跨事件依赖的文档级事件抽取

    本文提出了一种采用深层价值网络（Deep Value Networks，DVN）的端到端模型，以有效捕获文档级事件提取中的跨事件依赖关系，并在 ACE05 数据集上获得与基于条件随机场（CRF）模型可比的性能，同时具有更高的计算效率。

    Oct, 2020

  • 蒸馏增强的生成式检索

    通过蒸馏技术，提出了一种名为 DGR 的可行框架，利用排名模型作为教师角色，通过专门设计的蒸馏 RankNet loss 来优化生成式检索模型，从而提升了当前生成式检索系统的性能。

    Feb, 2024

  • 从多个来源提取事件：走向跨文档事件提取范式

    通过提出跨文档事件抽取（CDEE）任务，综合多个文档中的事件信息，本论文解决了传统文档级事件抽取的局限性，并构建了一个新的信息抽取研究线路。

    Jun, 2024

  • 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