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ERICA：提升预训练语言模型实体与关系理解的统一框架

在这篇被ACL 2021主会录用的文章中，清华大学联合腾讯微信模式识别中心与伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC），提出了一种新颖的对比学习框架ERICA，帮助PLM深入了解文本中的实体及实体间关系。...3 实体与实体间关系的表示 鉴于每个实体可能在段落中出现多次，并且每次出现时对应的描述(mention)可能也不一样，作者在使用PLM对tokenize后的段落进行编码后，取每个描述的所有token...之后基于对比学习框架，根据远程监督的标签在关系空间中对不同的关系表示进行训练，如前文所述，每个关系表示均由文档中的两个实体表示构成。正样本即具有相同远程监督标签的关系表示，负样本与此相反。...c) 此外，作者分析了远程监督关系的多样性/预训练文档数量对于模型效果的提升。实验结果发现，更加多样的远程监督关系与更大的预训练数据集对于性能的提升有积极的作用。...作者在多个自然语言理解任务上验证了该框架的有效性，包括关系提取、实体类别区分和问题问答。

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提升PLM实体与关系理解，ERICA一个框架就够了

机器之心专栏 作者：秦禹嘉 在这篇被 ACL 2021 主会录用的文章中，研究者提出了 ERICA 框架，通过对比学习帮助 PLM 提高实体和实体间关系的理解，并在多个自然语言理解任务上验证了该框架的有效性...在这篇被ACL 2021主会录用的文章中，清华大学联合腾讯微信模式识别中心与伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC），提出了一种新颖的对比学习框架ERICA，帮助PLM深入了解文本中的实体及实体间关系。...实体与实体间关系的表示 鉴于每个实体可能在段落中出现多次，并且每次出现时对应的描述(mention)可能也不一样，作者在使用PLM对tokenize后的段落进行编码后，取每个描述的所有token均匀池化后的结果作为该描述的表示...c) 此外，作者分析了远程监督关系的多样性/预训练文档数量对于模型效果的提升。实验结果发现，更加多样的远程监督关系与更大的预训练数据集对于性能的提升有积极的作用。...作者在多个自然语言理解任务上验证了该框架的有效性，包括关系提取、实体类别区分和问题问答。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 ?...我们亟需探索更新颖的关系抽取框架，获取更大规模的训练数据，具备更高效的学习能力，善于理解复杂的文档级语境信息，并能方便地扩展至开放关系抽取。...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。...最近，课题组吴睿东同学等的工作 [31] 提出了一种有监督的开放关系抽取框架，可以通过”关系孪生网络“（Relation Siamese Network，RSN）实现有监督和弱监督模式的自由切换，从而能够同时利用预定义关系的有监督数据和开放文本中新关系的无监督数据...但是，与实际场景的关系抽取复杂挑战的需求相比，现有技术仍有较大的局限性。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 ?...我们亟需探索更新颖的关系抽取框架，获取更大规模的训练数据，具备更高效的学习能力，善于理解复杂的文档级语境信息，并能方便地扩展至开放关系抽取。...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。...最近，课题组吴睿东同学等的工作 [31] 提出了一种有监督的开放关系抽取框架，可以通过”关系孪生网络“（Relation Siamese Network，RSN）实现有监督和弱监督模式的自由切换，从而能够同时利用预定义关系的有监督数据和开放文本中新关系的无监督数据...但是，与实际场景的关系抽取复杂挑战的需求相比，现有技术仍有较大的局限性。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。...我们亟需探索更新颖的关系抽取框架，获取更大规模的训练数据，具备更高效的学习能力，善于理解复杂的文档级语境信息，并能方便地扩展至开放关系抽取。...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。...最近，课题组吴睿东同学等的工作 [31] 提出了一种有监督的开放关系抽取框架，可以通过”关系孪生网络“（Relation Siamese Network，RSN）实现有监督和弱监督模式的自由切换，从而能够同时利用预定义关系的有监督数据和开放文本中新关系的无监督数据...但是，与实际场景的关系抽取复杂挑战的需求相比，现有技术仍有较大的局限性。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 ?...我们亟需探索更新颖的关系抽取框架，获取更大规模的训练数据，具备更高效的学习能力，善于理解复杂的文档级语境信息，并能方便地扩展至开放关系抽取。...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。...最近，课题组吴睿东同学等的工作 [31] 提出了一种有监督的开放关系抽取框架，可以通过”关系孪生网络“（Relation Siamese Network，RSN）实现有监督和弱监督模式的自由切换，从而能够同时利用预定义关系的有监督数据和开放文本中新关系的无监督数据...但是，与实际场景的关系抽取复杂挑战的需求相比，现有技术仍有较大的局限性。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 ?...我们亟需探索更新颖的关系抽取框架，获取更大规模的训练数据，具备更高效的学习能力，善于理解复杂的文档级语境信息，并能方便地扩展至开放关系抽取。...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。...最近，课题组吴睿东同学等的工作 [31] 提出了一种有监督的开放关系抽取框架，可以通过”关系孪生网络“（Relation Siamese Network，RSN）实现有监督和弱监督模式的自由切换，从而能够同时利用预定义关系的有监督数据和开放文本中新关系的无监督数据...我们课题组在实体关系抽取方面开展的多项工作（如FewRel、DocRED等）是与腾讯微信模式识别中心团队合作完成的。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 ?...我们亟需探索更新颖的关系抽取框架，获取更大规模的训练数据，具备更高效的学习能力，善于理解复杂的文档级语境信息，并能方便地扩展至开放关系抽取。...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。...最近，课题组吴睿东同学等的工作 [31] 提出了一种有监督的开放关系抽取框架，可以通过”关系孪生网络“（Relation Siamese Network，RSN）实现有监督和弱监督模式的自由切换，从而能够同时利用预定义关系的有监督数据和开放文本中新关系的无监督数据...我们课题组在实体关系抽取方面开展的多项工作（如FewRel、DocRED等）是与腾讯微信模式识别中心团队合作完成的。

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    【NLP】知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 ?...我们亟需探索更新颖的关系抽取框架，获取更大规模的训练数据，具备更高效的学习能力，善于理解复杂的文档级语境信息，并能方便地扩展至开放关系抽取。...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。...最近，课题组吴睿东同学等的工作 [31] 提出了一种有监督的开放关系抽取框架，可以通过”关系孪生网络“（Relation Siamese Network，RSN）实现有监督和弱监督模式的自由切换，从而能够同时利用预定义关系的有监督数据和开放文本中新关系的无监督数据...但是，与实际场景的关系抽取复杂挑战的需求相比，现有技术仍有较大的局限性。

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    深入理解CSS框架与JS之间的关系

    深入理解CSS框架与JS之间的关系 在现代web开发中，CSS框架和JavaScript (JS) 是两个常用的工具。CSS框架通过提供一系列样式和布局选项，可以帮助我们快速构建美观的网页。...而JS则提供了一套功能强大的脚本语言，可以为网页添加交互和动态效果。本文将深入探讨CSS框架和JS之间的关系，并通过具体代码示例来说明它们如何相互配合。...首先，需要明确的是，CSS框架和JS有各自的功能和作用。CSS框架主要关注于网页的外观和布局，提供了一系列预定义的样式类和布局组件，方便开发者使用。...然而，CSS框架与JS之间并不是完全独立的。实际上，它们可以相互配合，使网页的开发更加高效和灵活。 一个常见的场景是，通过JS动态修改CSS样式。...而JS可以通过动态修改CSS样式或者动态创建和插入HTML元素来实现更多高级的交互和动态效果。这种配合使用的方式可以使网页的开发更加高效和灵活。 综上所述，CSS框架和JS之间有密切的关系。

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    Flask学习与项目实战7：一对一关系、管理表的映射与ORM、项目重构

    上篇文章中提到了一对多关系， 也就是一个user对应多篇文章，这是一对多的关系，那么如何设置一对一的关系呢。 一对一关系 下面还是一对多的关系。 通过更改代码如下即可设置一对一关系。...但是存在一个弊端，如果模型中新增删除了一个字段等，就不能更新处理，即create_all不会处理的。(可能需要重新跑一遍代码？）...如果增加了一个新的字段，那么回控制台终端当中，执行 flask db migrate -m “add xxx” 就可以生成了新的迁移脚本了，然后flask db upgrade就可以了。...一般最开始程序刚运行的时候会最先运行app文件，然后 从app代码的第一行代码执行，结果到from models的时候找到了models文件，但是models又是从app中导入db，所以会造成循环引用。...所以现在的关系是这样的：大家都去exts引用导入db。这个时候不存在循环引用了。

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    初始python单元测试框架unittest与webdriver的关系(一)

    unittest是属于python的单元测试框架，和java的junit,c#的nunit雷同，unittest的详细说明，具体见官方的地址：https://docs.python.org...作为单元测试，是对程序最小模块的一种敏捷化的测试，更多的是开发作为对自己代码质量的一种考核，测试驱动的方法中，测试先行，开发接着来。...在自动化测试中，我们虽然没有按照这样的模式来，但是有一个基本的事实的，当我们把selenium2的API全部学习完后，但是作为自动化测试来说，我们不可能把N个测试点，写在一个python的文件里面，即使一个简单的文本输入框...那么，就让我们来了解神秘的unittest，unittest的关系图具体见如下截图的层级关系： ?...Test Report： 对自动化测试来说，测试报告是必须的，依据自动化的测试报告，我们可以详细的了解到通过或失败的测试用例，预期与结果的结果状态，在python的自动化测试中，一般通过HTMLTestRunner.py

    1.1K30

    JPA实体类中的注解

    @Entity 　　标注于实体类上，通常和@Table是结合使用的，代表是该类是实体类 @Table 　　标注于实体类上，表示该类映射到数据库中的表，没有指定名称的话就表示与数据库中表名为该类的简单类名的表名相对应...，接下来时针对实体与实体之间关联的注解： 一对多 一般是在多的一般维护关系，也就是多的一方作为关系维护端，负责维护外键，而一的一方是不能操作外键的； @oneToMany(cascade={CascadeType...一对一 @OneToOne(mapperBy="",cascade={CascadeType.*}) 随便一端都可以作为关系维护端 通过mapperBy指定为被维护端 fetch默认为立即加载 外键则在关系维护端定义...ORM框架默认其注解为@Basic @OneToOne 描述一个一对一的关联  可选  fetch：表示抓取策略，默认为FetchType.LAZY  cascade：表示级联操作策略 @ManyToOne....多对多关联上是两个一对多关联,但是在ManyToMany描述中,中间表是由ORM框架自动处理  可选  targetEntity:表示多对多关联的另一个实体类的全名,例如:package.Book.class

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    基于结构化感知机的词性标注与命名实体识别框架

    上周就关于《结构化感知机标注框架的内容》已经分享了一篇《分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架》，本篇接上一篇内容，继续分享词性标注与命名实体识别框架的内容。...： [ns, n, nr, p, ns, n, v] 关于如何组合分词器和词性标注器，使其同时进行分词与词性标注，请参考接下来的章节。...命名实体识别 目前本系统默认支持人名（nr），地名（ns），机构名（nt）三种命名实体的识别，用户可以重载NERTrainer的createTagSet来支持任意NER类型。...训练 命名实体识别是词性标注的后续任务，训练语料依然同上，接口如下： 命令行 java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task...split(" "), "ns n n nr p ns n".split(" ")))); } 正常情况下输出： [B-nt, M-nt, E-nt, S, O, S, O] 7个标签代表上述7个词语所属的命名实体成分

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    Django基础篇-模型表关系

    一对多表关系 在 Mysql 中一对多是通过外键实现的，在 django 模型中通过 ForeignKeyField 类型实现。...框架篇-Django博客应用-更新首页 一对一表关系 在 Mysql 中一对一是通过外键加唯一键实现的，在 django 模型中通过 OneToOneField 类型实现。...多对多表关系 在 Mysql 中多对多是通过中间表外键加联合唯一键实现的，在 django 模型中通过 ManyToManyField 类型实现。中间表模型会自动创建。...例子： 学院---学生---课程---学生成绩 学院与学生一对一关系，学生与课程多对多关系 课程 学生成绩 关系表中数据的操作 ： 同级目录下的 views.py from django.http import...() # 多对多的反向查询 print(cs.student_set.all()) return HttpResponse("查询数据成功")

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    MyBatis中表的映射关系

    MyBatis 中表的映射关系 多对多 和 一对一方法相同 ,这里不展开讲 ,主要讲解 一对多 和 多对一 resultMap的作用 : 处理属性和字段之间的映射关系 (设置自定义映射) 属性: id...：表示自定义映射的唯一标识 与select标签中的resultMap内容一致 type：查询的数据要映射的实体类的类型 子标签: id：设置主键的映射关系 result：设置普通字段的映射关系 association...：设置多对一的映射关系 collection：设置一对多的映射关系 属性： property：设置映射关系中实体类中的属性名 column：设置映射关系中表中的字段名 First : 多对一的映射关系...-- property : 设置需要处理映射关系的属性的属性名 select : 设置分布查询的 sql语句的唯一表示 通过namespace.id...虽然这里我们用到的表中的字段名和所对应的实体类中的属性名不一致 ,但是表设置的字段名使用’_’符合数据库的规则, 而实体类中的属性也同样满足java驼峰命名规范,所以这里可以在核心控制文件中加上下面这段代码

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    数据库系统概况（数据库学习）

    ，也称用户模式或子模式 内模式：是对数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式 外模式/模式映射：外模式与模式之间的对应关系（映射），数据与程序的逻辑独立性。...模式/内模式映射：数据库全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。数据与程序的物理独立性（存储结构改变时，数据库管理员对映射相 应改变）。 4.信息的三种世界。...概念模型的基本概念：实体、属性、码、实体型、实体集、联系（种类：一对一、一对多、多对多） E-R模型（实体、联系、属性）： ? 例子E-R模型 5.常见的三种数据模型以及特点。...-|网状模型：允许多个结点没有双亲结点，也允许一个结点有多个双亲结点，方便地表示各种类型的联系（无向图）（性能和效率 高，但是复杂） -|关系模型：数据结构：二维表格结构表示实体、实体间联系...关系模型重要概念：关系（二维表）、元组（行）、属性（列）、域（取值范围）、关键字或主码（唯一表示元组的属性）、候选关 键字或候选码（多个具有主码特征的属性）、主属性（所有候选码均匀此属性）、外键或外码（

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    Hibernate基于主键映射的一对一关联关系

    Hibernate是一种流行的对象关系映射(ORM)框架，它为开发人员提供了一种简单而高效的方式来映射Java对象到关系型数据库。...一对一(One-to-One)关联关系是指两个实体类之间的关系，其中一个实体类只能有一个与之相关联的另一个实体类。例如，一个人只能有一个身份证号码，而每个身份证号码只能与一种人相对应。...在ORM框架中，一对一关系的映射可以使用外键映射、主键映射或者关联表映射来实现。二、主键映射的优点在基于主键映射的一对一关联关系中，实体关系被映射到表中，而不是使用外键或者中间表。...同时，我们使用了一对一关联关系的注解来映射与UserProfile实体类的关系。...UserProfile实体类在UserProfile实体类中，我们定义了一个主键的id字段和一个address字段。同时，我们使用了一对一关联关系的注解来映射与User实体类的关系。

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    ER图（实体-联系图）「建议收藏」

    用“矩形框”表示实体型，矩形框内写明实体名称； 用“椭圆框”表示实体的属性，将属性名记入框中； 用”菱形框“表示实体型之间的关系，在菱形框内写明关系名。...用”实心连线“表示：实体与属性之间；实体与联系之间；联系与属性之间用直线相连，并在直线上标注联系的类型。...关联关系的一般性约束 一对一联系(1 ∶1) 对于两个实体集A和B，若A中的每一个值在B中至多有一个实体值与之对应，反之亦然，则称实体集A和B具有一对一的联系。...例如：一个学校只有一个校长，而一个校长只在一个学校中任职，则学校与校长之间具有一对一联系。...一对多联系(1 ∶N) 对于两个实体集A和B，若A中的每一个值在B中有多个实体值与之对应，反之B中每一个实体值在A中至多有一个实体值与之对应，则称实体集A和B具有一对多的联系。

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