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BED：用于规范关系抽取的双编码器 - 解码器模型
本研究提出了一种新的框架，Bi-Encoder-Decoder (BED)，用于解决规范化关系提取中的实体信息利用、新实体表示、性能提升等问题。实验结果表明，该方法在两个数据集上性能显著优于之前的最优方法，并能够良好处理新实体而无需重新训练
PDF7 months ago
EMNLP双向迭代 Prompt 调整用于事件论元提取
本文提出了一种双向迭代 prompt-tuning 方法用于事件论元提取，将该任务视为填空式任务以充分利用实体信息和预训练语言模型（PLMs），通过引入上下文实体的论据角色来探索事件论证交互，并利用角色标签语义知识构建语义化言化器并为 EA
PDF2 years ago
对话的连贯性是否可靠？从对话行为和实体中学习
本文研究了开放领域对话中人类感知的连贯性问题。我们创建了 SWBD-Coh 语料库，并通过统计分析和不同架构的实验来评估模型的性能，发现模型结合对话行为和实体信息时可以实现最佳性能。
PDF4 years ago
EMNLP一个面向实体的抽象摘要框架
该研究提出了一种名为 SENECA 的抽象概括框架，利用实体信息生成信息丰富且连贯的摘要，该框架采用增强学习连接两个部分，即实体感知内容选择和抽象产生，并通过奖励训练以增加连贯性、简洁性和清晰度，自动和人工评估表明，该模型在 ROUGE 和
PDF5 years ago
循环神经网络的语言知识作为记忆
通过使用外部语言知识来作为 RNN 模型的显式信号，将文本序列图形化表示并进行无环子图分解，以实现 RNN 模型对长期依赖关系的建模，并应用于文本理解任务，实现新的 SOTA 效果。
PDF7 years ago