HIORE:利用高阶交互进行统一实体关系抽取
计算与语言
2023-05-09 v1
摘要
实体关系抽取包含两个子任务:实体识别与关系抽取。现有方法要么分别处理这两个任务,要么以逐词交互将它们统一。在本文中,我们提出 HIORE,一种用于统一实体关系抽取的新方法。其核心见解是利用高阶交互,即词对之间的复杂关联,其包含比一阶逐词交互更丰富的信息。为此,我们首先设计了一个 W 形 DNN(WNet)以捕获粗粒度的高阶连接。然后,我们构建一个启发式高阶图,并进一步用图神经网络(GNN)校准表征。在三个基准(ACE04、ACE05、SciERC)上的实验表明,HIORE 在关系抽取上取得了最先进的性能,并比先前最佳统一模型提升 1.1~1.8 个 F1 点。
引用
@article{arxiv.2305.04297,
title = {HIORE: Leveraging High-order Interactions for Unified Entity Relation Extraction},
author = {Yijun Wang and Changzhi Sun and Yuanbin Wu and Lei Li and Junchi Yan and Hao Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.04297},
year = {2023}
}
备注
10 pages