論文の概要: InSRL: A Multi-view Learning Framework Fusing Multiple Information Sources for Distantly-supervised Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09370v1
• Date: Thu, 17 Dec 2020 02:49:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-02 07:31:11.688915
• Title: InSRL: A Multi-view Learning Framework Fusing Multiple Information Sources for Distantly-supervised Relation Extraction
• Title（参考訳）: insrl: 遠隔教師付き関係抽出のための複数の情報ソースを用いた多視点学習フレームワーク
• Authors: Zhendong Chu, Haiyun Jiang, Yanghua Xiao, Wei Wang
• Abstract要約: ナレッジベースに広く存在する2つのソース、すなわちエンティティ記述と複数の粒度のエンティティタイプを紹介します。 Intact Space Representation Learning (InSRL) による関係抽出のためのエンドツーエンドのマルチビュー学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.176183245280267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distant supervision makes it possible to automatically label bags of sentences for relation extraction by leveraging knowledge bases, but suffers from the sparse and noisy bag issues. Additional information sources are urgently needed to supplement the training data and overcome these issues. In this paper, we introduce two widely-existing sources in knowledge bases, namely entity descriptions, and multi-grained entity types to enrich the distantly supervised data. We see information sources as multiple views and fusing them to construct an intact space with sufficient information. An end-to-end multi-view learning framework is proposed for relation extraction via Intact Space Representation Learning (InSRL), and the representations of single views are jointly learned simultaneously. Moreover, inner-view and cross-view attention mechanisms are used to highlight important information on different levels on an entity-pair basis. The experimental results on a popular benchmark dataset demonstrate the necessity of additional information sources and the effectiveness of our framework. We will release the implementation of our model and dataset with multiple information sources after the anonymized review phase.
• Abstract（参考訳）: 遠隔監視により、知識ベースを利用して関係抽出のための文の袋を自動的にラベル付けすることができるが、狭くうるさいバッグの問題に苦しむ。 トレーニングデータを補完し、これらの問題を克服するために、追加の情報ソースが緊急に必要となる。 本稿では,知識ベースに広く存在する2つの情報源,すなわちエンティティ記述と多粒体型を導入し,教師付きデータの充実を図る。 我々は、情報ソースを複数のビューと見なし、十分な情報を持つ無傷空間を構築するためにそれらを融合させる。 Intact Space Representation Learning (InSRL) による関係抽出のために, エンドツーエンドのマルチビュー学習フレームワークを提案し, 単一ビューの表現を同時に学習する。 さらに、インナービューとクロスビューアテンションメカニズムを用いて、異なるレベルの重要な情報をエンティティペアベースで強調する。 一般的なベンチマークデータセットの実験結果から,追加の情報ソースの必要性とフレームワークの有効性が示された。 匿名化レビューフェーズの後、複数の情報ソースを持つモデルとデータセットの実装をリリースします。

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