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EMNLP
重访 DocRED -- 在关系抽取中解决假阴性问题
本文针对 DocRED 数据集中占主导地位的漏报问题进行了研究，并通过重新注释数据集来修复该问题，重新命名为 Re-DocRED 数据集，同时实验结果表明使用 Re-DocRED 数据集进行训练和评估可以获得 13 个 F1 分数的性能提升
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2 years ago
ACL
推荐 - 修订产生可靠的注释嘛？关于 DocRED 中缺失实例的分析
本论文探究了 DocRED 数据集在使用远程监督的推荐 - 修改策略进行大规模标注时产生的错误和偏差。通过对针对该数据集和其他从头标注的子集进行的比较和分析，本文发现该策略在修订阶段实际上阻碍了标记人员补充足够的实例，从而导致较多的假阴性样
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2 years ago
EMNLP
基于双图推理的文档级关系抽取
本文提出了一种名为 GAIN 的双重图聚合和推理网络，利用异构提及级别图来建模文档中不同提及之间的复杂互动，另外构造一个实体级别图，并提出一种新的路径推理机制来推断实体之间的关系。在公共数据集 DocRED 上的实验表明，GAIN 相对于之
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4 years ago
ACL
DocRED：大规模文档级关系抽取数据集
本文介绍 DocRED 数据集，该数据集为文档级别中关系抽取 (Relation Extraction) 提供了一个新的方法，并提供了大规模的远程监督数据，以满足超级 / 弱监督训练需求。同时我们实验了目前最先进的方法，结果表明文档级别中关
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5 years ago
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