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relational triples
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基于图递归神经网络和动态反馈森林算法的关系三元组提取
从文本中提取关系三元组（主语、谓语、宾语）可以将非结构化文本数据转换为结构化知识。本文提出了一种将三元组提取任务转换为图标签问题的新方法，利用依存解析和图递归神经网络（GRNNs）的结构信息。为了集成子任务，本文提出了一种动态反馈森林算法，
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10 months ago
IJCAI
关系三元组提取：一步到位
本文提出了 DirectRel 模型，通过构建 “头实体→尾实体” 二分图的链接问题，直接在一步中提取所有的关系三元组，并在两个常用数据集上取得比现有技术更好的实验结果。
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2 years ago
联合实体和关系抽取的有效级联双解码器模型
本文提出了一种有效的两级解码器方法来从文本中提取重叠的关系三元组，该方法通过具有可训练嵌入的关系相关实体解码器和特定于文本语义的关系解码器来解决重叠三元组问题，并在两个公共数据集上取得了优异的性能。
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3 years ago
预训练模型中的常识知识挖掘
使用预训练的双向语言模型将关系三元组转换为掩码句子，通过估计点间互信息来排名三元组的有效性，从而开发了一种生成常识知识的方法。该方法在新源中挖掘常识知识时优于显式训练的模型，说明无监督技术比目前的有监督方法更具推广性。
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5 years ago
为知识库完备性建立组合向量空间模型
该论文提出了一种使用递归神经网络推理多跳关系的新方法，通过向既有的知识库添加由多跳关系推理得出的新事实实现知识库完成，并在新整理的数据库上展示了 11% 的准确度提升。
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9 years ago
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