論文の概要: Entity Structure Within and Throughout: Modeling Mention Dependencies
for Document-Level Relation Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10249v1
- Date: Sat, 20 Feb 2021 03:47:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-23 15:23:45.082810
- Title: Entity Structure Within and Throughout: Modeling Mention Dependencies
for Document-Level Relation Extraction
- Title（参考訳）: ドキュメント・レベル関係抽出のための心的依存のモデル化
- Authors: Benfeng Xu, Quan Wang, Yajuan Lyu, Yong Zhu, Zhendong Mao
- Abstract要約: このような構造を言及対間の独特の依存関係として定式化する。
次に,これらの構造的依存関係を標準自己認識機構に組み込んだSSANを提案する。
本実験では,提案された実体構造の有用性およびSSANの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.653025734439616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Entities, as the essential elements in relation extraction tasks, exhibit
certain structure. In this work, we formulate such structure as distinctive
dependencies between mention pairs. We then propose SSAN, which incorporates
these structural dependencies within the standard self-attention mechanism and
throughout the overall encoding stage. Specifically, we design two alternative
transformation modules inside each self-attention building block to produce
attentive biases so as to adaptively regularize its attention flow. Our
experiments demonstrate the usefulness of the proposed entity structure and the
effectiveness of SSAN. It significantly outperforms competitive baselines,
achieving new state-of-the-art results on three popular document-level relation
extraction datasets. We further provide ablation and visualization to show how
the entity structure guides the model for better relation extraction. Our code
is publicly available.
- Abstract（参考訳）: 関係抽出タスクの必須要素としての実体は、特定の構造を示す。
本研究では,言及対間の特異な依存性のような構造を定式化する。
次に,これらの構造的依存関係を標準自己保持機構と全符号化段階に組み込んだSSANを提案する。
具体的には,注意の流れを適応的に定式化するために,各自着型ビルディングブロック内に2つの代替変換モジュールを設計し,注意バイアスを生成する。
本実験では,提案された実体構造の有用性およびSSANの有効性を示す。
競争ベースラインを大きく上回り、3つの人気のある文書レベルの関係抽出データセットで新たな最先端結果を達成する。
さらに,エンティティ構造がモデルをどのように導くかを示すために,アブレーションと可視化を提供する。
コードは公開されています。
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