关系抽取模型训练过程中使用真实实体标签进行训练,而在推理阶段使用实体识别模型的输出,二者存在分布上的差异将导致关系抽取模型的性能下降(暴露偏差,Exposure Bias),同时存在误差累积,关系抽取的效果严重依赖于实体识别的效果; 实体类型与关系类型之间存在某种隐含的关系,如“locate in”的尾实体一定是一个位置实体,而pipe...
实体关系抽取是信息抽取领域的核心任务.从文本中抽取的实体关系三元组是构建大规模知识图谱的基础.传统的流水线方法将实体关系抽取分解为独立的命名实体识别和关系抽取两个子任务.首先,构建一个高效的命名实体识别器,从大规模非结构化文本语句中识别实体边界和类型.然后,将该命名实体识别器识别的实体与类型作为关系抽取任...
(1)提出了一个新颖的基于GAT的联合实体关系抽取框架——RCRel。在该框架中考虑了显式关系和隐式关系抽取。使用GAT对关系语义空间进行建模,并自适应地发掘关系相关性,以提高关系三元组抽取的性能。此外,将由不同的关系子空间组成的关系语义空间与GAT集成,并...
(1)提出了一个新颖的基于GAT的联合实体关系抽取框架——RCRel。在该框架中考虑了显式关系和隐式关系抽取。使用GAT对关系语义空间进行建模,并自适应地发掘关系相关性,以提高关系三元组抽取的性能。此外,将由不同的关系子空间组成的关系语义空间与GAT集成,并且将主宾实体对映射到所有关系子空间中以进行关系预测,从而可...
近年来,基于神经网络的联合抽取模型是目前最有效的方法。Zheng提出了一种端到端联合抽取模型。有别于传统的流水线方式,他们的重点是提取由两个实体和这两个实体之间一个关系组成的三元组,而不是分别提取实体和关系。由此提出了一种端到端的标记方案,将实体和关系抽取转换为标记(分类)问题,但是该方案不能处理重叠问...
划重点:TPLinker是实体关系抽取的新范式,巧妙设计了统一的联合抽取标注框架,可实现单阶段联合抽取、并解决暴漏偏差,同时依旧可以解决复杂的重叠关系抽取。 实体关系抽取是NLP社区备受关注的子任务之一,热度很高,在2020年SOTA就更换了好几次。本文...
广哈通信申请实体关系联合抽取专利，提高针对电力调度领域的实体关系抽取准确性 金融界2024年3月4日消息，据国家知识产权局公告，广州广哈通信股份有限公司申请一项名为“一种实体关系联合抽取方法、装置、设备及介质“，公开号CN117634463A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明公开一种实体关系联合抽取方法、装置...
北京大学申请实体关系联合抽取专利，改善信息抽取表现 金融界2023年11月30日消息，据国家知识产权局公告，北京大学申请一项名为“一种基于‘表格-图’两阶段的面向文档级别实体关系联合抽取方法及装置“，公开号CN117131868A，申请日期为2023年7月。专利摘要显示，本发明涉及一种基于“表格-图”两阶段的面向文档级别实体...
作者认为,实体关系联合抽取的关键就是要得到实体对以及它们之间关系组成的三元组。因此作者的做法是直接对三元组进行建模,而不是分别提取实体和关系。为了解决这个问题,作者设计了一种新颖的标注方案,它包含实体信息和它们所持有的关系,对于系列标注问题,很容易使用神经网络来建模,而不需要复杂的特征工程。
模块2: 一般是一个关系的抽取模块,当然要联合前面的实体提取模块进行一起的抽取,但是训练的时候是单独的。 这里有 subject index from i - > j object index from i -> j 文章中设置了两个关系,r_ij和r_ji,这里r_ij显然是用subject的begin和object的end进行关系的预测,而r_ji显然是用object的begin和subje...