span extraction | BriefGPT - AI 论文速递

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EMNLP基于时间感知的表示学习在时间敏感问答中的应用
提出了一个新的时间上下文感知问答（TCQA）框架，通过时间上下文依赖的数据生成框架训练模型，提供了一个用于评估 QA 模型时间感知能力的度量标准，通过数据集和代码验证，TCQA 模型在 TimeQA 数据集上的 F1 分数优于基线模型至少
PDF8 months ago
NAPG: 混合表格 - 文本问答非自回归程序生成
通过提出一种非自回归程序生成框架，可以同时独立生成包含运算符和操作数的完整程序元组，从而显着提高程序生成速度，同时解决了误差积累问题，实验结果显示在 MultiHiertt 数据集上，我们的模型比强基准模型有很大的改进（+7.97EM 和
PDF2 years ago
联合学习跨度抽取与序列标注，用于商务文档信息提取
本文介绍了一种新的信息抽取模型，能够同时处理长文档和稀疏信息，通过跨度抽取和序列标注两种方法的结合来进行训练和优化，实验结果表明该模型在英语和日语的四个商业数据集上取得了良好的结果，速度也比标准跨度抽取方法更快。
PDF2 years ago
EMNLP加强语言表示以利用标签知识进行提取
本研究提出了一种新的模型来加强文本表达，进而实现信息提取中的 span extraction 任务，并在三个任务，flat NER、nested NER、event detection 中达到了最佳表现，显著减少了训练和推理时间。
PDF3 years ago
ACLMaP: 基于矩阵的预测方法，提高机器阅读理解中的跨度抽取
本文提出了一种基于概率矩阵和基于采样训练策略的跨度抽取方法，该方法在四个问答基准数据集中得到了持续的改进，展示了该方法的有效性。
PDF4 years ago
通过跨度提取实现统一的问答、文本分类、和回归
本论文的研究表明，使用统一的 span extraction 方法可以在多个任务中取得优越或可比的性能，而不必采用不同的输出层（如 span decoder 和 fixed-class classification layers 等）来适应
PDF5 years ago