semantic types | BriefGPT - AI 论文速递

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生物医学领域问答系统改进的贡献
提出了四个新方法来改进生物医学领域问题回答，包括机器学习问题类型分类和语义类型确定，文档和段落检索，以及精确和理想答案的提取。
PDFa year ago
用图神经网络理解 JSON 数据中的语义类型
我们提出了一种将语义类型预测问题扩展到 JSON 数据的方法，使用 JSON 路径来标记类型。我们使用图神经网络来理解 JSON 文档集合中的结构信息，并在多种情况下超过了现有模型的性能，展现了我们模型理解复杂 JSON 数据以及在 JSO
PDFa year ago
利用标签的先验知识进行细粒度实体类型划分：一种简单的基于聚类的策略
本文提出了一种简单的技术，使用预训练的标签嵌入将标签聚类形成语义领域，并将这些领域作为附加类型来改进现有的 UFET 模型的性能。同时作者还使用标签聚类作为后处理技术，进一步提高了模型性能。
PDFa year ago
COLING面向细粒度实体类型划分的类型丰富的分层对比策略
该论文提出了一种类型丰富的层次对比策略用于细粒度实体类型，使模型直接区分不同层次的类型差异并提高了区分多粒度相似类型的能力。在 BBN、OntoNotes 和 FIGER 三个基准上的实验结果表明，该方法通过有效地建模类型差异在 FET 上
PDF2 years ago
生物医学关系提取的抽象化多实例学习 (AMIL)
研究提出了用抽象化的多实例学习（AMIL）来改善远程监督下生物医学关系抽取中的训练噪声及数据分布问题。同时，提出了一种新的关系嵌入结构，在生物医学关系提取中进一步提高模型的性能。
PDF3 years ago
GitTables：关系表的大规模语料库
通过从 GitHub 中提取的 GitTables 数据集，我们可以训练和评估应用于深度学习的高容量模型，以实现表征模型与关系数据库表相似的表。通过进行语义类型标注、层次关系和来自 Schema.org 和 DBpedia 的描述，我们可以
PDF3 years ago
命名实体识别的深度学习调查
本文基于三个维度的分类法，系统地回顾了深度学习在命名实体识别上的应用技术，并介绍了面临的挑战和未来的研究方向。
PDF6 years ago