文献

J-GLOBAL ID：202102231190210471   整理番号：21A1194156

グラフ注意ネットワークによる意味的強化遠隔教師付き関係抽出【JST・京大機械翻訳】

Semantic Enhanced Distantly Supervised Relation Extraction via Graph Attention Network

著者 (5件)： Ouyang Xiaoye (Institute of Microelectronics of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Ouyang Xiaoye (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Chen Shudong (Institute of Microelectronics of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Chen Shudong (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Wang Rong (Key Laboratory of Space Object Measurement Department, Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology, Beijing 100049, China)
資料名： Information (Web)  (Information (Web))
巻： 11  号： 11  ページ： 528  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7203A  ISSN： 2078-2489  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 距離的に監督された関係抽出法は,知識グラフの構築に不可欠なエンティティペア間の関係を自動的に抽出できる。しかし,自動的に構築されたデータセットは,低品質の文章と雑音のある単語の量を含み,現在のDistanly Supervised法は,これらの雑音の多いデータを無視し,許容できない精度をもたらす。この問題を緩和するために,著者らは,改良関係抽出のために,新規Distantly Supervised SEGRE(Semantic Graphed Graph Relation Expression)を提示した。本モデルは,まず,豊富な局所特徴と背景知識を提供するために,単語位置とエンティティ型情報を使用する。次に,関係に無関係であり,構文情報を符号化するためにグラフ注意ネットワーク(GATs)を採用して,各インスタンスにおける関係語の重要な意味特徴を捉える,雑音のある単語を取り除くために,依存性ツリーを構築する。さらに,著者らのモデルを雑音のある単語に対してよりロバストにするため,袋内注意モジュールを用いてバッグ表現を重み付けし,バッグ中の雑音を緩和した。Riedelニューヨークタイム(NYT)とGoogle IISc Distanly Supervised(GIDS)データセットの広範な実験を通して,SEGREsの有効性を実証した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *ネットワーク ,  有効性 ,  単語 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： Google ,  エンティティ ,  局所特徴 ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 遠隔監視 ,  関係抽出 ,  グラフ注意ネットワーク ,  依存性ツリー

分類 (4件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (33件)：

• Miwa, M.; Bansal, M. End-to-end relation extraction using LSTMs on sequences and tree structures. In Proceedings of the Meeting of the Association for Computational Linguistics, Berlin, Germany, 7-12 August 2016; Volume 1, pp. 1105-1116.
• Verga, P.; Strubell, E.; Mccallum, A. Simultaneously self-attention to all mentions for full-abstract biological relation extraction. arXiv 2018, arXiv:1802.10569.
• Zhang, Y.; Guo, Z.; Lu, W. Attention guided graph convolutional networks for relation extraction. arXiv 2019, arXiv:1906.07510.
• Mintz, M.; Bills, S.; Snow, R.; Jurafsky, D. Distant supervision for relation extraction without labeled data. In Proceedings of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the AFNLP, Suntec, Singapore, 2-7 August 2009; pp. 1003-1011.
• Riedel, S.; Yao, L.; Mccallum, A. Modeling relations and their mentions without labeled text. In Proceedings of the Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, Barcelona, Spain, 19-23 September 2010; pp. 148-163.

タイトルに関連する用語 (6件)： グラフ ,  注意 ,  意味 ,  強化 ,  教師 ,  関係抽出