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AAAI自然与工程领域中的种子引导细粒度实体分类
研究了在科学和工程领域中基于种子引导的细粒度实体类型的任务，该任务利用名称和少量种子实体作为唯一的监督，旨在将新的实体提及分类为已知和未知类型，并提出了 SEType 方法来解决该问题。
PDF5 months ago
EMNLP从语境还是名称学习？神经关系抽取的实证研究
本文研究神经模型在关系抽取（RE）任务中的表现，并提出了一种基于实体掩码对比预训练框架，旨在深入理解文本上下文和类型信息，同时避免了对命名实体的机械记忆或表浅提示的使用。实验证明，该框架可以提高不同情况下的神经模型的效果和鲁棒性。
PDF4 years ago
ACL参照读者：一种用于指代消解的循环实体网络
本文提出了一种新的架构，用于存储和访问实体提及，在进行在线文本处理过程中，通过将记忆操作编码为可微分的门，可以通过使用监督语音解析目标以及辅助语言模型目标来对模型进行端对端的培训，并通过代词 - 名称照应的数据集评估，证明了在完全增量文本处
PDF5 years ago
AAAI一体化建模：实体和事件的神经联合建模
本篇论文提出了一种新的基于深度学习共享隐藏表示的模型，以联合预测实体提及、事件触发和参数，并进行实验验证表明，该方法具有最先进的事件提取性能。
PDF6 years ago
AAAI一种基于强化学习的关系抽取分层框架
本文提出一种新的范例来处理关系提取问题，将相关实体作为一个关系的参数，并应用分层强化学习框架来增强实体提取和关系类型之间的交互。通过将整个提取过程分解成关系侦测和实体提取的两级 RL 策略层次结构，以处理重叠重复的关系，并在公共数据集上进行
PDF6 years ago
EMNLP一种基于神经转移的嵌套提及识别模型
本论文介绍了一种可扩展的过渡算法，用于模拟实体提及可以递归包含其他提及的嵌套结构，其在 ACE 数据集上的最新结果表明了其探测嵌套提及的有效性。
PDF6 years ago
ICLR实体增强的分布式语义在话语关系中的应用
本文提出了一种计算分布式含义表示的方法来解决自动识别篇章关系的难题。我们通过结合句子的句法解析树，并使用一种新颖的向下组成算法，计算实体提及的含义表示。这种方法不仅可以预测句子间的篇章关系，还可以预测它们的指代实体提及之间的关系，并在 Pe
PDF10 years ago
一个向量是不够的：实体增强的分布式语义用于话语关系
该研究通过自动计算句法分析树上的分布式含义表示来进行话语关系预测，包括实体提及之间的链接，并在预测 Penn 话语树库中的隐式话语关系时实现了显著改进。
PDF10 years ago