論文の概要: Entity and Evidence Guided Relation Extraction for DocRED

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12283v1
• Date: Thu, 27 Aug 2020 17:41:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 07:55:17.364988
• Title: Entity and Evidence Guided Relation Extraction for DocRED
• Title（参考訳）: docredのエンティティとエビデンスによる関係抽出
• Authors: Kevin Huang, Guangtao Wang, Tengyu Ma and Jing Huang
• Abstract要約: この課題に対して,共同トレーニングフレームワークE2GRE(Entity and Evidence Guided Relation extract)を提案する。 事前訓練された言語モデル(例えばBERT, RoBERTa)への入力としてエンティティ誘導シーケンスを導入する。 これらのエンティティ誘導シーケンスは、事前訓練された言語モデル(LM)がエンティティに関連するドキュメントの領域に集中するのに役立ちます。 我々は最近リリースされた関係抽出のための大規模データセットDocREDに対するE2GREアプローチを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.69481141963074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document-level relation extraction is a challenging task which requires reasoning over multiple sentences in order to predict relations in a document. In this paper, we pro-pose a joint training frameworkE2GRE(Entity and Evidence Guided Relation Extraction)for this task. First, we introduce entity-guided sequences as inputs to a pre-trained language model (e.g. BERT, RoBERTa). These entity-guided sequences help a pre-trained language model (LM) to focus on areas of the document related to the entity. Secondly, we guide the fine-tuning of the pre-trained language model by using its internal attention probabilities as additional features for evidence prediction.Our new approach encourages the pre-trained language model to focus on the entities and supporting/evidence sentences. We evaluate our E2GRE approach on DocRED, a recently released large-scale dataset for relation extraction. Our approach is able to achieve state-of-the-art results on the public leaderboard across all metrics, showing that our E2GRE is both effective and synergistic on relation extraction and evidence prediction.
• Abstract（参考訳）: 文書レベルの関係抽出は、文書内の関係を予測するために複数の文の推論を必要とする課題である。 本稿では,この課題に対して,協調学習フレームワークe2gre(entity and evidence guided relation extraction)を提案する。 まず、事前訓練された言語モデル(BERT、RoBERTaなど)への入力としてエンティティ誘導シーケンスを導入する。 これらのエンティティ誘導シーケンスは、事前訓練された言語モデル(LM)がエンティティに関連するドキュメントの領域に集中するのに役立ちます。 第2に,その内部注意確率をエビデンス予測のための追加機能として使用することにより,事前学習した言語モデルの微調整を指導する。 我々は最近リリースされた関係抽出のための大規模データセットDocREDに対するE2GREアプローチを評価した。 私たちのアプローチは、すべてのメトリクスの公開リーダボードで最先端の結果を得ることができ、e2greが関係抽出とエビデンス予測の両方において有効かつ相乗効果であることを示します。

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