分类:2023年2月20日组会纪要

来自Big Physics


时间：2023年2月20日 周一

报告人：焦奕霖

题目：概念与关系提取工作进展

报告目的

介绍自己使用的概念与关系抽取模型、实验数据和实验结果

主要内容

先介绍了关系抽取的概念与主要问题，然后介绍了前人研究进展的两篇文献[1][2] 以这两篇参考文献为基础，介绍了自己使用的概念抽取模型与关系抽取模型。其中概念抽取模型以Span_BERT文献为[3]基础，关系抽取模型以[1][4]文献为基础，并介绍了复现的结果与实验数据

讨论总结

  1. 首先明确了该工作的算法层面上没有创新价值，创新价值应该在任务层面，即学术文献的概念关系抽取是有意义且没有人做的，我们把这个任务给做了
  2. 其次对报告中出现的逻辑错误进行了批评
  3. 最后就数据问题进行了简单的讨论，并给出建议，在一些学术数据上进行实验

下一步工作

  1. 关系提取方面的模型没有完全完成，把这个部分完成
  2. 目前是概念提取和关系提取没有结合在一起，要完成结合在一起后的实验
  3. 完成前两步之后在学术数据集上进行实验，观察结果

参考文献

  1. ↑ 1.0 1.1 Jia S , Shijia E , Ding L , et al. Hybrid neural tagging model for open relation extraction[J]. Expert Systems with Applications, 2022, 200:116951-.
  2. ↑ Stanovsky G , Michael J , Zettlemoyer L , et al. Supervised Open Information Extraction[C]// Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long Papers). 2018.
  3. ↑ Eberts M , Ulges A . Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-training[J]. arXiv, 2019.
  4. ↑ Shen Y , Tan S , Sordoni A , et al. Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks[J]. 2018.

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