NC-DRE:文書レベル関係抽出のための非実体手がかり情報の活用【JST・京大機械翻訳】

Zhang Liang; Cheng Yidong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202973614122 整理番号：22P0323752

NC-DRE:文書レベル関係抽出のための非実体手がかり情報の活用【JST・京大機械翻訳】

NC-DRE: Leveraging Non-entity Clue Information for Document-level Relation Extraction

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発行年： 2022年04月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

複雑な存在関係を同定するために,異なる文章における多重エンティティに関する推論を必要とする文書レベル関係抽出(RE)は,文章レベルREより挑戦的である。複雑な存在関係を抽出するために,以前の研究は通常グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,異種文書グラフで推論を行う。それらの大きな成功にもかかわらず,これらのグラフベースの方法は,通常,建築グラフと推論のプロセスにおける言及の中で単語を考慮するだけであり,言及ではなく,関係推論のための重要な手がかり情報を提供する非エンティティ手がかり単語を無視する傾向がある。この問題を軽減するために,符号器-デコーダフレームワークとしてグラフベース文書レベルREモデルを扱うが,これは通常,符号器として事前訓練言語モデル,復号器としてGNNモデルを使用し,文書レベル関係抽出のために非エンティティClue情報を利用するために,復号器-エンコーダ注意機構を導入する新しいグラフベースモデルNC-DREを提案する。【JST・京大機械翻訳】

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自然語処理

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