entity set expansion | BriefGPT

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UltraWiki: 负面种子实体集扩展的超细粒度实体集扩展
实体集拓展（ESE）以确定与给定的种子实体集属于相同语义类的新实体为目标，针对超细粒度的语义类，传统方法主要依赖于正向种子实体来代表目标语义类，在描述超细粒度语义类时遇到困难，因此我们引入负向种子实体解决这个问题，并构建了适用于超细粒度语义
PDF4 months ago
面向实体集扩展和分类扩展的统一分类指导指令调整框架
通过利用现有的分类法作为实体关系的丰富来源，运用指导调优来微调大规模语言模型以生成父节点和同级实体，本文提出了统一的分类法指导的指令调优框架，有效地解决了实体集扩展、分类法扩展和种子引导分类法构建这三个任务，并且在多个基准数据集上的广泛实验
PDF5 months ago
MESED: 多模态实体集扩展数据集，具有精细的语义类别和困难负例实体
多模态实体集扩展（MESE）的研究旨在通过整合多模态信息来扩展语义类别中的种子实体，构建了 MESED 数据集并提出了强大的多模态模型 MultiExpan，实验证明了数据集的高质量以及 MultiExpan 的有效性，并指出了未来的研究方
PDFa year ago
从检索到生成：高效和有效的实体集扩展
本文提出了一种基于生成式预训练语言模型实现的实体集扩展框架（GenExpan），用自动化生成的类名引导模型生成目标实体，并提出了知识标定和生成排名以进一步填补语言模型通用知识与 ESE 任务目标之间的差距，实验结果表明 GenExpan 在
PDFa year ago
StackOverflow 中的实体集合扩展
研究如何同时处理多个种子实体类型并利用预先训练的语言模型来协同扩展与软件相关的领域中实体集。提出了一个新的 SECoExpan 框架对现有方法进行了改进，并在实验中获得了显著的改进。
PDF2 years ago
实体集扩展的自动生成上下文模式
本研究提出了一种新的实体集扩展 (ESE) 范例，即独立于语料库的 ESE，并使用自回归语言模型自动生成高质量的上下文模式，通过 GAPA 框架扩展目标实体，并在三个广泛使用的数据集上进行了全面的实验和详细的分析，结果表明该方法非常有效。
PDF2 years ago
SIGIR使用硬负实体进行对比学习以扩展实体集
本文提出一个利用掩蔽语言模型和概率性扩展框架进行实体集扩展的方法，实验结果表明其在三个数据集上优于现有最先进方法。
PDF2 years ago
GausSetExpander: 实体集扩展的简单方法
本文提出了一种无监督方法 GausSetExpander，基于最优传输技术，对实体集扩展的任务进行重新构建，将其视为选择最佳完成种子集的实体问题。我们将集合解释为具有代表均值的质心和由比例参数表示的扩展的椭圆分布，最好的实体是使集合的扩展最
PDF2 years ago
EMNLP基于渐进式对抗学习的自举方法：以实体集扩展为例的案例研究
本文提出一种新的 Bootstrapping 方法 BootstrapGAN，通过 GAN 框架共同建模 Bootstrapping 过程和边界学习过程，利用不同的鉴别器网络学习不同的扩展边界，并通过迭代的对抗学习逐渐提高生成器和判别器的精
PDF3 years ago
EMNLPSynSetExpan: 一个迭代式框架，用于联合实体集拓展和同义词发现
本文提出一种名为 SynSetExpan 的 NLP 框架，该框架能够同时进行实体集扩展和同义词发现两项任务，二者相互促进，通过众包打造了第一个大规模的同义词增强集扩展数据集 SE2，实验表明 SynSetExpan 在处理这两项任务时均具
PDF4 years ago
ACL通过语言模型探测增强实体集扩展
本文提出了一种迭代的实体集扩展框架，利用自动生成的类名解决语义漂移问题，通过在预训练的语言模型中探测选择一个正类和若干负类，评分新的候选实体。实验表明，该框架可以生成高质量的类名，并显著优于以前的最新方法。
PDF4 years ago