OpenNRE是一个开源的工具包,用于实现神经模型进行关系抽取。它支持训练定制模型从文本中提取结构化关系事实,并提供了各种功能性的关系抽取模块。此外,还有一个在线系统可实时提取事实并与维基数据对齐,适用于各种知识驱动应用。
该研究提出了一种新的关系抽取方法,能够选择重要单词和提取有效句子,有效地提取隐藏关系的信息。
通用信息抽取大型语言模型(GIELLM)能够处理多个信息抽取子任务,包括文本分类、情感分析、命名实体识别、关系抽取和事件抽取。通过互相增强效应(MRE),GIELLM在综合任务中表现出色,实验证明在六个日语混合数据集中取得了最先进的结果。这一突破为信息抽取子任务提供了可能,不再需要专门的微调任务特定模型。
该论文介绍了一种解决低资源场景下关系抽取的方法,通过自监督学习和对比学习进行预训练和微调。实验证明该方法在使用1%数据时,性能提高了10.5%和5.8%。
DWIE是一个多任务数据集,包括命名实体识别、共指解析、关系抽取和实体链接。该数据集提出了一种新的度量标准和基于图神经网络的模型,取得了5.5个F1的提升,具有研究潜力。
SumAsk是一种简单提示方法,使用大型语言模型将关系抽取输入转化为有效的问答格式,能够显著提高大型语言模型的性能。在提取重叠关系方面表现出良好的性能,但不同关系之间性能差异较大。大型语言模型在处理无适用项关系时表现出有效性。
本研究提出了一种名为SumAsk的简单提示方法,使用大型语言模型将关系抽取输入转化为有效的问答格式,能够显著提高大型语言模型的性能。该方法在提取重叠关系方面表现出了良好的性能,但不同的关系之间性能差异较大。大型语言模型在处理无适用项关系时表现出了有效性。
本文研究了低资源情况下关系抽取系统的三种方案,并创建了包含8个数据集的基准。结果表明,数据增强和自我训练可以提高性能,但自我训练并不能始终实现低资源关系抽取的进步。提示的调整有助于低资源RE,但在从跨句子上下文中提取多个关系三元组时仍有改善潜力。
本文研究了低资源情况下的关系抽取系统,创建了8个数据集的基准,并探讨了不同方法和结合的影响。结果表明,数据增强和自我训练可以提高性能,但自我训练并不能始终实现低资源关系抽取的进步。仍有很大改善潜力。
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