IPED：一种基于扩散模型的关系三元组提取隐式视角

关系三元组提取是信息提取领域的一项基本任务，而一种基于表格填充的有前景框架最近作为实体关系提取的潜在基线受到了关注。然而，信息冗余和三元组识别不完整等固有缺陷仍然是问题所在。为了应对这些挑战，我们提出了一种基于扩散模型的关系三元组提取隐式视角（IPED），这是一种提取关系三元组的创新方法。我们的无分类器解决方案采用隐式策略，利用块覆盖来完成表格，避免了显式标记方法的局限性。此外，我们引入了一种生成模型结构，即块去噪扩散模型，以配合我们的隐式视角，有效规避冗余信息的干扰。在两个流行数据集上的实验结果表明，IPED 在获得更快的推理速度和更低计算复杂度的同时，实现了最先进的性能。为了支持未来的研究，我们已将源代码公开在线。