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Entity6K：用于真实世界实体识别的大型开放域评估数据集
开放域现实世界实体识别的评估数据集 Entity6K 对于评估模型的实体识别能力具有重要的作用。
PDF3 months ago
HyperPIE：从科学出版物中提取超参数信息
从科学出版物中自动提取信息对于使科学知识在大规模上可读化至关重要。本文将超参数信息提取（HyperPIE）形式化并解决为实体识别和关系提取任务，基于来自各种计算机科学学科的出版物创建了一个标记数据集，采用 BERT 等模型进行训练和评估，提
PDF7 months ago
预训练语言模型在网络安全研究文献中的概念提取表现低劣
利用大语言模型（LLMs）从网络安全相关文本中提取相关实体，以识别发展趋势和监测新兴趋势，研究结果表明 LLMs 的知识实体并不完全反映网络安全的上下文，但名词提取器在此领域具有潜力。通过统计分析，开发了一种名词提取器，可从领域中提取特定且
PDF7 months ago
跨範疇聯合實體關係提取多任務學習中處理負樣本
该研究论文介绍了一种基于跨度的多任务实体 - 关系联合提取模型，通过多任务学习和位置信息的引入，有效地减轻了负样本对模型性能的负面影响，同时在广泛应用的公共数据集 CoNLL04、SciERC 和 ADE 上取得了令人称赞的 F1 得分。
PDF10 months ago
AKEM: 使用集成模型将知识库与查询对齐的实体识别和链接
该研究论文提出了一种新方法来解决 NLPCC 2015 中的实体识别和链接挑战问题，通过扩展现有知识库并利用外部知识识别候选实体，提高了召回率，同时利用支持向量回归和多增加回归树作为评分函数来过滤结果，应用规则进一步优化结果并提高精确度，该
PDF10 months ago
癌症实体关联和分类的机器学习方法
本研究使用自然语言处理中的实体识别和文本分类的两个主要函数来从生物医学文献中发现与癌症相关的信息，使用机器学习分类器来构建分类模型，并使用结构化查询语言来识别可能导致重要预测的隐藏关系。
PDFa year ago
面向文档图像的 Few-shot 实体识别：鲁棒的图神经网络方法
该论文提出了一种新模型 LAGER，该模型基于文档中单词之间的拓扑相邻关系建立边缘，并通过引入图神经网络层将其结合到预训练语言模型中，从而有效地提高了实体识别的性能。
PDFa year ago
ACL天体物理学文献中的实体检测：基于词和基于范围的实体识别方法比较
本研究旨在构建一个可从天体物理学文献中识别命名实体的系统，并比较基于单词标记和基于跨度分类的方法，在验证和测试中最好的提交均进行了评估，得分分别为 0.8307 和 0.7990。
PDF2 years ago
BEKG：一个建筑环境知识图谱
通过建立知识图谱，在建设领域超过 80,000 篇论文摘要上构建了超过 200,000 个高质量的关系和实体，用于展示各种实体之间的关系的自我开发可视化系统。
PDF2 years ago
在标记分类数据中检测标签错误
本文研究了在标记分类数据集中寻找包含标签错误的句子的方法，并通过在 CoNLL-2003 的实体识别数据中进行的准召率评估，确立了一种简单有效的方法，能够用于该任务。
PDF2 years ago
Textwash -- 自动开源的文本匿名化
本文介绍了一种名为 Textwash 的开源文本匿名化软件，并使用 TILD 标准对其进行了实证评估，结果表明其在实体识别模型方面的表现类似于最先进的模型，且信息损失很小，匿名比例在 1.01%-2.01% 之间。
PDF2 years ago
基于实体中心查询语言模型的节省空间表示
本文通过在有限状态转换器框架内使用概率语法，提出了一种对虚拟助手的语音识别有着较好性能的方法，适用于实体识别问题。使用该方法相较于相同大小的 n-gram 模型，长尾实体查询的相对单词错误率提高了 10%。
PDF2 years ago
ACLDISARM: 检测受有害模因攻击的受害者
该研究提出了一种名为 DISARM 的框架，它使用命名实体识别和个人识别来检测矫捷表达中的所有实体，并且可以识别其是否会造成伤害，通过在三个测试设置上进行系统实验，该模型相对其他模型表现较为稳定。
PDF2 years ago
ACL从信息论的角度提高 OOV 命名实体识别的准确性
本文提出了一个新的网络实体识别学习框架 MINER，采用了两个信息论学习目标，分别是广义信息最大化和多余信息最小化，以提高网络的学习能力和泛化性，从而提升模型对 Out-of-vocabulary 实体的识别准确率。实验结果表明，该模型能够
PDF2 years ago
ACL面向文档图像的小样本实体识别：一种标签感知的序列到序列框架
本文提出了一种在只有少量带注释的文档图像的情况下进行实体识别的方法，通过标签表面名称进行空间标记以及语义学习，开发了一种新颖的标签感知序列到序列框架（LASER）。用实验结果验证本文的方法在小样本学习情况下的有效性。
PDF2 years ago
ACL数据集地理：将语言数据映射到语言使用者
研究了自然语言处理中数据可用性对现代 NLP 系统质量的影响，使用实体识别和链接系统，观察了它们的跨语言一致性，并探讨了解释观察到的数据集分布的地理和经济因素。
PDF3 years ago
COLINGApposCorpus：面向事实陈述的新型多语言、多领域数据集的同位语生成
本文对提出的一种新方法，即生成同位语名词短语，对包括人物和组织在内的实体进行识别并提供背景信息的任务进行了研究和分析，并说明了任务存在的各种建模挑战和改进空间。
PDF4 years ago
临床实体提取机器学习的稳健基准测试
本研究运用新的注释框架拟定临床实体抽取的评估标准，并发现现有的医学词汇一致性、数据标签限制、评估技术瓶颈等问题仍需要解决，因此提出了解决方案来推动临床实体识别和标准化的发展。
PDF4 years ago
SIGIR预测实体热度以改善虚拟助手的语音实体识别
本文提出了一种基于历史用户交互的实体流行度预测方法，将其整合到虚拟助手的语音识别组件中，从而有效提高其在发现未知实体方面的识别准确率。实验证明，该方法在不影响整体识别质量的前提下，在发现新实体名称时可以相对减少 20% 的错误率。
PDF4 years ago
MM利用上下文临床 BERT 嵌入理解患者投诉特征
本文介绍了一种基于 Word2Vec 和 BERT 进行预处理及 LDA 算法进行分类的方法，用于通过临床对话应用程序检测广泛用户提出的主体实体的特征，包括症状、发作时间和严重性等，并在多标签分类问题中对处理后的编码进行组合，实现了 40-
PDF4 years ago