論文の概要: Document-Level Relation Extraction with Adaptive Thresholding and Localized Context Pooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11304v3
• Date: Wed, 9 Dec 2020 02:25:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 00:09:35.762360
• Title: Document-Level Relation Extraction with Adaptive Thresholding and Localized Context Pooling
• Title（参考訳）: 適応的閾値と局所的コンテキストプーリングを用いた文書レベル関係抽出
• Authors: Wenxuan Zhou, Kevin Huang, Tengyu Ma, Jing Huang
• Abstract要約: 1つの文書は一般に複数のエンティティペアを含み、1つのエンティティペアは複数の可能な関係に関連付けられた文書に複数回発生する。 適応しきい値と局所化コンテキストプーリングという2つの新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.93480801598084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document-level relation extraction (RE) poses new challenges compared to its sentence-level counterpart. One document commonly contains multiple entity pairs, and one entity pair occurs multiple times in the document associated with multiple possible relations. In this paper, we propose two novel techniques, adaptive thresholding and localized context pooling, to solve the multi-label and multi-entity problems. The adaptive thresholding replaces the global threshold for multi-label classification in the prior work with a learnable entities-dependent threshold. The localized context pooling directly transfers attention from pre-trained language models to locate relevant context that is useful to decide the relation. We experiment on three document-level RE benchmark datasets: DocRED, a recently released large-scale RE dataset, and two datasets CDRand GDA in the biomedical domain. Our ATLOP (Adaptive Thresholding and Localized cOntext Pooling) model achieves an F1 score of 63.4, and also significantly outperforms existing models on both CDR and GDA.
• Abstract（参考訳）: 文書レベルの関係抽出(RE)は、文レベルの関係抽出に比べて新しい課題を生じさせる。 1つの文書は一般に複数のエンティティペアを含み、1つのエンティティペアは複数の可能な関係に関連するドキュメントで複数回発生する。 本稿では,マルチラベル・マルチエンティティ問題を解くために,適応しきい値法と局所化コンテキストプーリング法という2つの新しい手法を提案する。 適応しきい値は、事前作業におけるマルチラベル分類のグローバルしきい値を学習可能なエンティティ依存しきい値に置き換える。 局所的なコンテキストプーリングは、事前訓練された言語モデルから直接、関係を決定するのに有用な関連するコンテキストを特定する。 最近リリースされた大規模REデータセットであるDocREDと、生物医学領域におけるCDRとGDAの2つのデータセットである。 ATLOP(Adaptive Thresholding and Localized cOntext Pooling)モデルはF1スコア63.4を達成し、CDRおよびGDAの既存モデルよりも大幅に優れています。

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