将摘要作为关系抽取的间接监督
计算与语言
2022-10-24 v2 机器学习
摘要
关系抽取（RE）模型一直受到其对带有昂贵标注的训练数据依赖的困扰。考虑到摘要任务旨在从较长上下文中获取概要信息的简洁表达，这些任务自然与RE的目标一致，即抽取一种描述实体提及之间关系的概要信息。我们提出SuRE，将RE转换为摘要形式。SuRE基于来自摘要任务的间接监督，实现了更精确且资源高效的RE。为实现该目标，我们开发了句子与关系转换技术，本质上桥接了摘要与RE任务的表述形式。我们还引入基于Trie评分的约束解码技术，通过鲁棒推理进一步增强基于摘要的RE。在三个RE数据集上的实验证明了SuRE在全数据集和低资源设置下的有效性，表明摘要是一种有前景的间接监督来源，可改进RE模型。
引用
@article{arxiv.2205.09837,
title = {Summarization as Indirect Supervision for Relation Extraction},
author = {Keming Lu and I-Hung Hsu and Wenxuan Zhou and Mingyu Derek Ma and Muhao Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.09837},
year = {2022}
}
备注
Accepted by EMNLP 2022