Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explore BiLSTM-CRF-Based Models for Open Relation Extraction

論文の概要: Explore BiLSTM-CRF-Based Models for Open Relation Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12333v2
Date: Tue, 9 Jul 2024 12:06:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-11 00:57:55.832182
Title: Explore BiLSTM-CRF-Based Models for Open Relation Extraction
Title（参考訳）: オープンリレーショナル抽出のためのBiLSTM-CRFモデル探索
Authors: Tao Ni, Qing Wang, Gabriela Ferraro,
Abstract要約: 我々は、双方向LSTM-CRF(BiLSTM-CRF)ニューラルネットワークと異なる文脈の単語埋め込み法に基づく複数のOpen REモデルを開発した。タグ付け方式, 単語埋め込み方式, BiLSTM-CRF ネットワークの最適組み合わせを選択し, 複数関係文から抽出する顕著な能力を持つオープンREモデルを実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7380564196163855
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Extracting multiple relations from text sentences is still a challenge for current Open Relation Extraction (Open RE) tasks. In this paper, we develop several Open RE models based on the bidirectional LSTM-CRF (BiLSTM-CRF) neural network and different contextualized word embedding methods. We also propose a new tagging scheme to solve overlapping problems and enhance models' performance. From the evaluation results and comparisons between models, we select the best combination of tagging scheme, word embedder, and BiLSTM-CRF network to achieve an Open RE model with a remarkable extracting ability on multiple-relation sentences.
Abstract（参考訳）: テキストから複数の関係を抽出することは、現在のOpen Relation extract (Open RE)タスクの課題である。本稿では,双方向LSTM-CRF(BiLSTM-CRF)ニューラルネットワークと,異なる文脈の単語埋め込み手法に基づく複数のOpen REモデルを開発する。また,重なり合う問題を解消し,モデルの性能を向上させる新しいタグ付け手法を提案する。評価結果とモデルの比較から、タグ付け方式、単語埋め込み方式、BiLSTM-CRFネットワークの最適組み合わせを選択し、複数関係文に対する顕著な抽出能力を持つオープンREモデルを実現する。

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