文献

J-GLOBAL ID：202102281470914707   整理番号：21A0613590

GREG:知識グラフ埋込みによるグローバルレベル関係抽出【JST・京大機械翻訳】

GREG: A Global Level Relation Extraction with Knowledge Graph Embedding

著者 (4件)： Kim Kuekyeng ,  Hur Yuna ,  Kim Gyeongmin ,  Lim Heuiseok
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 3  ページ： 1181  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  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： 情報による年齢オーバフローにおいて,非構造化データを構造化データに変換するタスクは,大きなニーズの不可欠なタスクである。現在,ほとんどの関係抽出モジュールは,テキストの短い体積から通常,局所の言及レベル関係の抽出に集中している。しかし,ほとんどの場合,最も重要で重要な関係は,長さと詳細で記述されるものである。本研究では,文書レベル入力に対する知識グラフ埋込みを用いた大域的レベル関係抽出器モデルであるGREGを提案した。モデルは,入力文書を表現することができる知識グラフを構築するために,言及レベル局所関係のベクトル表現を使用する。次に,知識グラフを用いて,文書またはテキストの大体からの大域的レベル関係を予測した。提案モデルは,訓練中に同期する2つのモジュールに大部分分割される。従って,各モデルモジュールは,別々に局所関係と大域的関係を扱うように設計されている。これにより,グローバルレベル関係抽出を試みるとき,より小さなサイズの表現に打ち切られた多くの情報のために,情報の損失に対するストラグリングの問題を避けることができる。評価を通して,提案モデルは,グローバルレベル関係と局所レベル関係の両方の予測において,一貫して高い性能をもたらすことを示した。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： *ベクトル ,  抽出装置 ,  オーバフロー ,  機械学習
準シソーラス用語： 構造化データ ,  非構造化データ ,  *関係抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 関係抽出 ,  知識グラフ ,  メタ学習 ,  テキスト要約化 ,  自然言語処理 ,  機械学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (23件)：

• Young, T.; Hazarika, D.; Poria, S.; Cambria, E. Recent trends in deep learning based natural language processing. IEEE Comput. Intell. Mag. 2018, 13, 55-75.
• Blumberg, R.; Atre, S. The problem with unstructured data. DM Rev. 2003, 13, 62.
• Peng, N.; Poon, H.; Quirk, C.; Toutanova, K.; Yih, W.T. Cross-sentence n-ary relation extraction with graph lstms. Trans. Assoc. Comput. Linguist. 2017, 5, 101-115.
• Yao, Y.; Ye, D.; Li, P.; Han, X.; Lin, Y.; Liu, Z.; Liu, Z.; Huang, L.; Zhou, J.; Sun, M. DocRED: A Large-Scale Document-Level Relation Extraction Dataset. In Proceedings of the ACL 2019, Austin, TX, USA, 4-13 October 2019.
• Hochreiter, S.; Schmidhuber, J. Long short-term memory. Neural Comput. 1997, 9, 1735-1780.

タイトルに関連する用語 (4件)： 知識 ,  グラフ埋込み ,  グローバル ,  関係抽出