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通过描述性关系提示和对比学习进行句子级别关系提取
本文提出了一种新的范式 —— 具有描述性关系提示和对比学习的对抗性学习 (CTL-DRP),用于共同考虑实体信息、关系知识和实体类型限制,通过提出的方法,在 TACRED 上获得了 76.7% 的竞争性 F1 - 分数,在 TACREV 和
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a year ago
ELEVANT: 一款全自动细粒度实体链接评估和分析工具
Elevant 是一种用于实体链接器评估的工具,可以自动评估错误分类和实体类型,并提供可视化结果。
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2 years ago
EMNLP
向实体引导的文本生成中注入实体类型
本文旨在在解码阶段对实体类型进行建模,以生成准确的上下文词汇,实验表明注入类型在实体提及生成过程中的表现优于现有的类型嵌入拼接基线。
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4 years ago
为构建对话代理评估自然语言理解服务
比较了不同的 NLU 工具在多个领域中的性能,结果表明在意图分类方面 Watson 表现最佳,而在实体类型识别方面表现不佳。
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5 years ago
EMNLP
利用侧面信息改进远程监控神经关系提取的 RESIDE 方法
本文提出了一种名为 RESIDE 的远程监督神经关系提取方法,利用知识库中的实体类型和关系别名信息来提高关系提取的准确率。通过使用图卷积网络将句法信息编码,即使在有限的附属信息可用时,也可以提高其性能。通过对基准数据集进行广泛的实验证明了
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6 years ago
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