論文の概要: Reasoning with Latent Structure Refinement for Document-Level Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06312v3
• Date: Tue, 28 Jul 2020 15:55:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 13:08:19.617290
• Title: Reasoning with Latent Structure Refinement for Document-Level Relation Extraction
• Title（参考訳）: 文書レベル関係抽出のための潜在構造リファインメントによる推論
• Authors: Guoshun Nan, Zhijiang Guo, Ivan Sekuli\'c, Wei Lu
• Abstract要約: 本稿では,潜在文書レベルグラフを自動的に誘導することにより,文間の関係推論を促進する新しいモデルを提案する。 具体的には、大規模文書レベルデータセット(DocRED)上でF1スコア59.05を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.308845516900426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document-level relation extraction requires integrating information within and across multiple sentences of a document and capturing complex interactions between inter-sentence entities. However, effective aggregation of relevant information in the document remains a challenging research question. Existing approaches construct static document-level graphs based on syntactic trees, co-references or heuristics from the unstructured text to model the dependencies. Unlike previous methods that may not be able to capture rich non-local interactions for inference, we propose a novel model that empowers the relational reasoning across sentences by automatically inducing the latent document-level graph. We further develop a refinement strategy, which enables the model to incrementally aggregate relevant information for multi-hop reasoning. Specifically, our model achieves an F1 score of 59.05 on a large-scale document-level dataset (DocRED), significantly improving over the previous results, and also yields new state-of-the-art results on the CDR and GDA dataset. Furthermore, extensive analyses show that the model is able to discover more accurate inter-sentence relations.
• Abstract（参考訳）: 文書レベルの関係抽出には、文書の複数の文内および横断的な情報の統合と、文間エンティティ間の複雑な相互作用のキャプチャが必要である。 しかし、文書中の関連情報の効果的な集約は依然として困難な研究課題である。 既存のアプローチは、非構造化テキストから構文木、共参照、ヒューリスティックに基づいて静的な文書レベルグラフを構築し、依存関係をモデル化する。 推論のためのリッチな非局所的相互作用をキャプチャできない従来の手法とは異なり、潜在文書レベルグラフを自動生成することで文間の関係推論を強化する新しいモデルを提案する。 さらに,マルチホップ推論のための関連情報を段階的に集約する改良戦略を開発した。 具体的には、大規模文書レベルデータセット(DocRED)でF1スコア59.05を達成し、以前の結果よりも大幅に改善し、CDRおよびGDAデータセットで新たな最先端結果を得る。 さらに、広範囲な分析により、モデルがより正確な文間関係を発見できることが示されている。

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