SIRE：面向文档级关系抽取的句子内与句子间推理分离方法
计算与语言
2021-06-04 v1 人工智能
机器学习
摘要
文档级关系抽取近年来备受关注。它通常被形式化为一个分类问题，预测文档中所有实体对之间的关系。然而，以往工作不加区分地以相同方式表示句子内和句子间关系，混淆了预测它们所需的不同模式。此外，它们构建文档图并将图上实体间的路径作为逻辑推理的线索。然而，并非所有实体对都能在图中通过路径连接并拥有正确的逻辑推理路径，因此许多逻辑推理情形无法被覆盖。本文提出一种高效架构 SIRE，以不同方式表示句子内和句子间关系。我们设计了一种新颖且简洁的逻辑推理模块形式，能够覆盖更多的逻辑推理链。在公开数据集上的实验表明，SIRE 优于以往的最先进方法。进一步分析表明，我们的预测是可靠且可解释的。我们的代码可在 https://github.com/DreamInvoker/SIRE 获取。
引用
@article{arxiv.2106.01709,
title = {SIRE: Separate Intra- and Inter-sentential Reasoning for Document-level Relation Extraction},
author = {Shuang Zeng and Yuting Wu and Baobao Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.01709},
year = {2021}
}
备注
11 pages, 3 figures, 3 tables, Long paper accepted by Findings of ACL-IJCNLP 2021