ACLMay, 2024

基于知识的跨文档关系抽取

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TL;DR我们提出了一种新颖方法 KXDocRE，在跨文档关系抽取中嵌入了实体的领域知识，相比基准方法具有三个主要优势：1）它将实体的领域知识与文档的文本结合起来；2）它通过生成解释性文本来解释实体之间的预测关系；3）它在性能上优于先前的方法。
relation extractioncrossdocreknowledge discoverybiomedicinekxdocre
发现论文，激发创造
  • 以实体为中心的跨文档关系抽取

    本论文提出基于实体的文档上下文过滤来构建输入并基于跨路径实体关系注意力的交叉文档关系提取模型，与现有方法比较，在 CodRED 数据集上取得至少 10％ 的 F1 值的提升，从而展示其在跨文档关系提取中的有效性。

    Oct, 2022

  • 文档级关系抽取综述（2016-2022）

    本文提供了对最近在文档级关系提取领域的发展的全面概述，并强调了它与句子级关系提取的不同应用。

    Sep, 2023

  • 实体知识注入增强文档级关系抽取

    本文提出了一种实体知识注入框架，以加强当前的文档级关系提取模型，并通过两个基准数据集的实验证实了我们扩展核链和融合知识图和文档表示的能力提高了文档级关系提取模型的一致性

    Jul, 2022

  • 具有关系相关增强的文档级关系提取

    我们提出了一种关系图方法，用于明确利用关系之间的相互依赖性，在文档级别关系抽取中考虑关系的相互关联，并通过关系图模型化关系之间的相关性，以及通过关系信息传播的关系相关矩阵的重要性。实验结果验证了我们的方法可以提高多关系抽取的性能，在文档级别关系抽取中考虑关系的相互关联的有效性。

    Oct, 2023

  • 通过跨语言迁移辅助构建日文文档级关系抽取数据集

    将英文资源应用于日语的文档级关系抽取任务，构建了一个通过将英文数据集转化为日语的数据集，并将模型预测结果用于人工标注，减少了大约 50％的人工编辑步骤。该研究评估了现有的 DocRE 模型在所构建数据集上的性能，并揭示了日语和跨语言 DocRE 的挑战。

    Apr, 2024

  • 自适应焦点损失和知识蒸馏的文档级关系抽取

    本文提出了一个半监督框架，包含三个新组件，针对文档级关系抽取任务进行优化，通过轴向注意力模块学习实体对之间的相互依赖关系、自适应 focal loss 解决 DocRE 的类别不平衡问题，以及使用知识蒸馏方法克服人工标注数据与远程监督数据之间的差异。在两个 DocRE 数据集上的实验证明我们的模型表现超过了强基线模型，并且在 DocRED 排行榜上的 F1 分数和 Ign_F1 分数分别增加了 1.36 和 1.46 分。

    Mar, 2022

  • 照应辅助的文档级关系抽取

    我们提出了一种基于指代辅助的框架用于文档级关系抽取任务，实验结果表明我们的模型取得了最先进的性能。

    Oct, 2023

  • CrossRE：一个跨领域的关系抽取数据集

    本文提出了一种新的跨领域关系抽取基准，并提供了元数据和多标签注释来帮助理解困难实例。作者通过在六个不同的文本领域上进行评估，评估了最先进的关系分类模型，发现跨领域关系抽取的困难性，为该方向的研究提供了新的数据集和启示。

    Oct, 2022

  • 基于奖励的输入构建方法用于跨文档关系抽取

    提出了基于奖励的输入构造 (REIC) 方法，用于跨文档关系抽取，通过提取与关系有关的证据句子，使关系模块能够有效地推断关系。实验结果表明，该方法在跨文档关系抽取中的不同结构和骨干上优于启发式方法。

    May, 2024

  • 面向文档级关系抽取的全局 - 局部神经网络

    本文提出了一种新的模型对文档级别关系抽取进行建模，该模型能够对全局和局部的实体表示以及上下文关系表示进行编码并提供更好的实验结果。

    Sep, 2020