論文の概要: Enriching Relation Extraction with OpenIE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09376v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 11:26:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 15:36:57.998289
• Title: Enriching Relation Extraction with OpenIE
• Title（参考訳）: OpenIEによる関係抽出の強化
• Authors: Alessandro Temperoni, Maria Biryukov, Martin Theobald
• Abstract要約: 関係抽出(RE)は情報抽出(IE)のサブ分野である 本稿では,オープン情報抽出(OpenIE)の最近の取り組みがREの課題の改善にどのように役立つかを検討する。 本稿では,2つの注釈付きコーパスであるKnowledgeNetとFewRelを用いた実験により,拡張モデルの精度向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.52564277675056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Relation extraction (RE) is a sub-discipline of information extraction (IE) which focuses on the prediction of a relational predicate from a natural-language input unit (such as a sentence, a clause, or even a short paragraph consisting of multiple sentences and/or clauses). Together with named-entity recognition (NER) and disambiguation (NED), RE forms the basis for many advanced IE tasks such as knowledge-base (KB) population and verification. In this work, we explore how recent approaches for open information extraction (OpenIE) may help to improve the task of RE by encoding structured information about the sentences' principal units, such as subjects, objects, verbal phrases, and adverbials, into various forms of vectorized (and hence unstructured) representations of the sentences. Our main conjecture is that the decomposition of long and possibly convoluted sentences into multiple smaller clauses via OpenIE even helps to fine-tune context-sensitive language models such as BERT (and its plethora of variants) for RE. Our experiments over two annotated corpora, KnowledgeNet and FewRel, demonstrate the improved accuracy of our enriched models compared to existing RE approaches. Our best results reach 92% and 71% of F1 score for KnowledgeNet and FewRel, respectively, proving the effectiveness of our approach on competitive benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 関係抽出(Relation extract、RE)とは、自然言語入力単位(文、節、あるいは複数の文または/または節からなる短い段落など)から関係述語を予測することに焦点を当てた情報抽出(IE)のサブ分野である。 名前付き認識(NER)と曖昧さ認識(NED)とともに、REは知識ベース(KB)や検証といった多くの先進IEタスクの基礎を形成する。 本研究では,オープン情報抽出(OpenIE)の最近のアプローチが,文の主語,対象語,動詞句,副詞などの構造化情報から,文のベクトル化(従って非構造化)された表現へと変換することで,REのタスクの改善にどのように役立つかを検討する。 主要な予想は、長文と多文をOpenIEを介して複数の小節に分解することで、RE の BERT (およびその多変量) のような文脈に敏感な言語モデルにも役立ちます。 本稿では,2つの注釈付きコーパス,KnowledgeNet と FewRel を用いた実験を行い,既存の RE 手法と比較して拡張モデルの精度向上を実証した。 私たちのベストな結果は、KnowledgeNetとFewRelのF1スコアの92%と71%に達し、競合ベンチマークに対するアプローチの有効性を実証しています。

関連論文リスト

• AutoRE: Document-Level Relation Extraction with Large Language Models [27.426703757501507]
  我々は、RHF(Relation-Head-Facts)という新しいRE抽出パラダイムを採用した、エンド・ツー・エンドのDocREモデルであるAutoREを紹介する。 既存のアプローチとは異なり、AutoREは既知の関係オプションの仮定に依存しておらず、現実のシナリオをより反映している。 RE-DocREDデータセットの実験では、AutoREの最高のパフォーマンスを示し、最先端の結果が得られました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T23:48:21Z)
• Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use? [56.90827473115201]
  しばしば見過ごされる設計選択は、コーパスが索引付けされる検索単位である。 本稿では,高密度検索のための新しい検索ユニット,命題を提案する。 実験により、提案のような細粒度単位によるコーパスのインデックス付けは、検索タスクにおける通過レベル単位を著しく上回っていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T18:57:35Z)
• Revisiting Sparse Retrieval for Few-shot Entity Linking [33.15662306409253]
  本稿では,ELECTRAに基づくキーワード抽出手法を提案する。 抽出器のトレーニングには,参照コンテキストとエンティティ記述との間に重複するトークンをベースとしたトレーニングデータを自動的に生成する遠隔監視手法を提案する。 ZESHELデータセットによる実験結果から,提案手法はすべてのテスト領域において,最先端モデルよりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T03:51:10Z)
• Modeling Multi-Granularity Hierarchical Features for Relation Extraction [26.852869800344813]
  本稿では,原文のみに基づく多粒度特徴抽出手法を提案する。 外部知識を必要とせずに,効果的な構造的特徴が達成可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-09T09:44:05Z)
• A Closer Look at Debiased Temporal Sentence Grounding in Videos: Dataset, Metric, and Approach [53.727460222955266]
  テンポラル・センテンス・グラウンディング・イン・ビデオ(TSGV)は、未編集のビデオに自然言語文を埋め込むことを目的としている。 最近の研究では、現在のベンチマークデータセットには明らかなモーメントアノテーションバイアスがあることが判明している。 偏りのあるデータセットによる膨らませ評価を緩和するため、基礎的リコールスコアを割引する新しい評価基準「dR@n,IoU@m」を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T08:58:18Z)
• BERTese: Learning to Speak to BERT [50.76152500085082]
  本論文では,より良い知識抽出に向けて直接最適化されたパラフレーズクエリ"BERTese"に自動書き換える手法を提案する。 私たちのアプローチが競合するベースラインを上回ることを実証的に示し、複雑なパイプラインの必要性を回避します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-09T10:17:22Z)
• Learning from Context or Names? An Empirical Study on Neural Relation Extraction [112.06614505580501]
  テキストにおける2つの主要な情報ソースの効果について検討する:テキストコンテキストとエンティティ参照(名前) 本稿では,関係抽出のための実体型コントラスト事前学習フレームワーク(RE)を提案する。 我々のフレームワークは、異なるREシナリオにおけるニューラルモデルの有効性と堅牢性を改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T11:21:59Z)
• Exploring Cross-sentence Contexts for Named Entity Recognition with BERT [1.4998865865537996]
  本稿では, BERT モデルを用いた NER におけるクロス文情報の利用を5言語で検討する。 BERT入力に追加文の形でコンテキストを追加することで、テスト対象言語やモデル上でのNER性能が向上することがわかった。 そこで本稿では,文の様々な予測を組み合わせ,さらにNER性能を向上させるための簡単な手法であるCMV(Contextual Majority Voting)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T12:34:52Z)
• Probing Linguistic Features of Sentence-Level Representations in Neural Relation Extraction [80.38130122127882]
  ニューラルリレーション抽出(RE)に関連する言語特性を対象とした14の探索タスクを導入する。 私たちは、40以上の異なるエンコーダアーキテクチャと2つのデータセットでトレーニングされた言語的特徴の組み合わせによって学習された表現を研究するためにそれらを使用します。 アーキテクチャによって引き起こされるバイアスと言語的特徴の含意は、探索タスクのパフォーマンスにおいて明らかに表現されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T09:17:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。