entity and relation extraction | BriefGPT

关键词entity and relation extraction

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检索增强的基于生成的关系抽取
信息抽取是将非结构化文本数据转化为结构化格式的一种变革性过程，本研究提出了一种提高关系抽取任务性能的基于检索增强生成的关系抽取方法，并通过使用不同的大型语言模型对其进行了有效性评估。结果显示，该方法在信息抽取任务中表现出卓越的性能，特别是在
PDF2 months ago
EMNLP联合实体和关系提取：基于跨度修剪和超图神经网络
我们提出了一种基于超图神经网络的 PL-marker 模型的 Entity and Relation Extraction (ERE) 方法，采用高召回修剪机制来减轻错误传播，并在建立的超图上运行超图神经网络进行高阶推理，实验结果显示在 E
PDF8 months ago
持续多模态知识图谱构建
本研究的重点是通过开发终身多模式基准数据集，研究探索多模式知识图构建的持续挑战，提出了一种基于 Lifelong MultiModal Consistent Transformer 框架（LMC）的方法，并通过实验证明，与现有技术相比，在动
PDFa year ago
利用大型语言模型增强知识图谱构建
本文分析了当前基础 LLM (ChatGPT) 与专门的预训练模型 (REBEL) 的联合实体和关系提取应用，以可持续发展文本为案例进行了多个实验，结果表明，使用先进的 LLM 模型可以提高从非结构化文本创建知识图谱的过程的准确性，并探索了
PDFa year ago
基于编码器 - 解码器模型的表格生成框架
提出了一种面向文本到表格的神经模型框架，包括排列基础的解码器，可应用于提取行项、合并实体和关系、或者知识库填充等 NLP 任务中，并在多个挑战性数据集上实现了超越以往解决方法高达 15％的最优效果。
PDF2 years ago
ACLHySPA：用于可扩展文本到图形提取的混合跨度生成
本文介绍了一种名为 Hybrid Span Generator (HySPA) 的混合跨度生成器，它可以对文本中的信息图进行可逆映射，直接生成节点和边类型的交替序列，并在线性时间和空间复杂度内对跨度和类型进行解码。在 ACE05 数据集上的
PDF3 years ago
ACL知识增强的联合生物医学实体和关系提取
本论文提出了一种名为 KECI（知识增强的集体推理）的新框架，结合外部知识进行实体和关系提取，在两个基准数据集 BioRelEx 和 ADE 中实现新的最先进结果，使用全局关系信息将提及跨度链接到实体，使用图卷积网络将全局关系信息集成到局部
PDF3 years ago