文档级联合实体与关系抽取中的任务交互建模
计算与语言
2022-05-05 v1 机器学习
摘要
我们关注端到端设定下的文档级关系抽取，其中模型需要一次性联合执行提及抽取、共指消解（COREF）与关系抽取（RE），并以实体为中心的方式进行评估。特别地，我们处理先前工作未关注的 COREF 与 RE 之间的双向交互，并提出引入一种显式交互，即图兼容性（GC），其专门设计用于利用任务特性，桥接两个任务的决策以实现直接任务干预。我们的实验在 DocRED 和 DWIE 上进行；除 GC 外，我们实现并比较了先前工作中常用的不同多任务设定，包括流水线、共享编码器、图传播，以检验不同交互的有效性。结果表明，GC 相较基线取得了最佳性能，F1 提升最高达 2.3/5.1。
引用
@article{arxiv.2205.01909,
title = {Modeling Task Interactions in Document-Level Joint Entity and Relation Extraction},
author = {Liyan Xu and Jinho D. Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01909},
year = {2022}
}
备注
Accepted to NAACL 2022