VER：实体与关系表述的统一框架

实体及实体间的关系在现实世界中至关重要。本质上，我们通过理解实体与关系来认识世界。例如，要理解一个领域（如计算机科学），我们需要理解相关概念（如机器学习）以及概念间的关系（如机器学习与人工智能）。要理解一个人，我们应首先知道他/她是谁以及他/她如何与他人关联。为理解实体与关系，人类可参考自然语言描述。例如，学习一个新科学术语时，人们通常从阅读词典或百科全书中的定义开始。要了解两个实体间的关系，人类倾向于造一个句子将它们连接起来。本文中，我们提出 VER：一个用于实体与关系表述（Verbalizing Entities and Relations）的统一模型。具体而言，我们试图构建一个系统，以任意实体或实体集合为输入，生成一句表述实体与关系的句子。大量实验表明，我们的模型能生成描述实体及实体关系的高质量句子，并助力于实体与关系上的多种任务，包括定义建模、关系建模与生成式常识推理。