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UltraWiki: 负面种子实体集扩展的超细粒度实体集扩展
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了多种实体集扩展方法，包括基于生成式预训练语言模型的GenExpan框架和多模态模型MultiExpan，均在多个数据集上表现优异。此外，研究提出了独立于语料库的ESE范例和Set-CoExpan框架，有效解决了语义漂移问题，展现出显著的扩展性能。
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关键要点
- 提出了一种基于生成式预训练语言模型的实体集扩展框架（GenExpan），在扩展时间和性能上优于现有方法。
- 多模态实体集扩展（MESE）通过整合多模态信息扩展语义类别中的种子实体，构建了MESED数据集并提出了多模态模型MultiExpan。
- 提出了独立于语料库的ESE范例，使用自回归语言模型生成高质量上下文模式，结果表明该方法有效。
- 提出了Set-CoExpan框架，通过生成辅助负集解决语义漂移问题，实验证明其优于强基线方法。
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延伸问答
GenExpan框架的主要优势是什么？
GenExpan框架在扩展时间和性能上优于现有的实体集扩展方法。
多模态实体集扩展（MESE）是如何工作的？
MESE通过整合多模态信息来扩展语义类别中的种子实体，并构建了MESED数据集。
ESE范例的创新之处在哪里？
独立于语料库的ESE范例使用自回归语言模型生成高质量上下文模式，有效扩展目标实体。
Set-CoExpan框架如何解决语义漂移问题？
Set-CoExpan通过生成辅助负集来提取区分特征，从而有效解决语义漂移问题。
MultiExpan模型的有效性如何验证？
MultiExpan模型的有效性通过实验验证，显示出构建的MESED数据集的高质量。
本文提出的实体集扩展方法有哪些实验结果？
实验结果表明，提出的方法在多个数据集上均优于现有最先进的方法。
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