基于自确定图卷积网络的关系抽取
计算与语言
2020-08-28 v2
摘要
关系抽取是从文本中获取实体间语义关系的一种方法。现有最优方法使用语言工具为实体出现的文本构建图，然后采用图卷积网络（GCN）对预构建的图进行编码。尽管其性能可观，但对语言工具的依赖导致了非端到端的过程。本工作中，我们提出一种新颖模型——自确定图卷积网络（SGCN），其利用自注意力机制确定加权图，而非使用任何语言工具。随后，该自确定图由GCN编码。我们在TACRED数据集上测试模型并取得了最优结果。实验表明SGCN优于使用依存解析工具建图的传统GCN。
引用
@article{arxiv.2008.00441,
title = {Relation Extraction with Self-determined Graph Convolutional Network},
author = {Sunil Kumar Sahu and Derek Thomas and Billy Chiu and Neha Sengupta and Mohammady Mahdy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.00441},
year = {2020}
}
备注
CIKM-2020