基于关系关联增强的文档级关系抽取
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2023-10-23 v1 人工智能
计算与语言
摘要
文档级关系抽取（DocRE）是一项旨在识别文档内实体间关系的任务。然而，现有的 DocRE 模型往往忽视关系之间的关联性，并缺乏对关系关联性的定量分析。为弥补这一局限并有效捕捉 DocRE 中的关系关联，我们提出了一种关系图方法，旨在显式地利用关系间的相互依赖。首先，我们构建了一个关系图，利用从先验关系知识中导出的统计共现信息对关系关联进行建模。其次，我们采用重加权方案来创建一个有效的关系关联矩阵，以引导关系信息的传播。此外，我们利用图注意力网络来聚合关系嵌入。重要的是，我们的方法可作为即插即用模块无缝集成到现有模型中。实验结果表明，我们的方法能够提升多关系抽取的性能，凸显了在 DocRE 中考虑关系关联的有效性。
引用
@article{arxiv.2310.13000,
title = {Document-Level Relation Extraction with Relation Correlation Enhancement},
author = {Yusheng Huang and Zhouhan Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.13000},
year = {2023}
}