document-level relation extraction with adaptive focal loss and knowledge distillation

题目：使用自适应对焦损失和知识蒸馏来进行文档级关系抽取

这是一种文本处理技术，旨在从文本中自动识别并提取出文档级别的关联关系。该技术使用自适应对焦损失和知识蒸馏的方法，以提高关系抽取的准确性和效率。自适应对焦损失是一种基于学习率的方法，可根据样本难度自适应调整损失函数的权重，以提高模型对难易程度不同的样本的识别能力。知识蒸馏是一种通过将已训练的智能模型的知识传递给新的模型来提高模型性能的技术。通过使用这些方法，文档级别的关系抽取技术可以实现更高的准确性和效率，有望帮助处理大量的文本信息。

相关问题

long-tail relation extraction via knowledge graph embeddings and graph convo

本篇论文研究了如何通过知识图谱嵌入和图卷积来实现长尾关系抽取。

长尾关系是指那些在语料库中出现次数很少的关系。这些关系往往被忽略，但它们对于知识图谱来说是非常重要的，在很多实际应用中也非常有用，比如医疗、金融等。

为了解决这个问题，本篇论文提出了一个基于知识图谱嵌入和图卷积的方法。具体来说，该方法将知识图谱表示为一个低维向量空间，并使用图卷积对其进行表示学习。然后，该方法使用一些先验知识来选择相关的实体和关系对，并将其作为输入，从而训练一个模型来预测它们之间的关系。最终，该方法通过反向传播来优化模型的参数，以提高预测准确度。

实验结果表明，所提出的方法在长尾关系抽取任务方面表现比其他基线方法要好。此外，本文章所提出的整个框架也可以广泛应用于其他知识图谱相关的任务，包括实体识别、实体链接等等。

综上所述，该方法在长尾关系抽取方面提供了一个有效的解决方案，同时也为其他知识图谱相关任务提供了有用的思路和参考。