論文の概要: Document-level Relation Extraction as Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03618v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 13:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:13:59.490994
• Title: Document-level Relation Extraction as Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 意味セグメンテーションとしての文書レベル関係抽出
• Authors: Ningyu Zhang, Xiang Chen, Xin Xie, Shumin Deng, Chuanqi Tan, Mosha Chen, Fei Huang, Luo Si, Huajun Chen
• Abstract要約: 文書レベルの関係抽出は、文書から複数のエンティティペア間の関係を抽出することを目的としている。 本稿では,局所的およびグローバルな情報を取得するために,エンティティレベルの関係行列を予測することで,この問題に対処する。 文書レベルの関係抽出のための文書U字型ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.614931876015625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document-level relation extraction aims to extract relations among multiple entity pairs from a document. Previously proposed graph-based or transformer-based models utilize the entities independently, regardless of global information among relational triples. This paper approaches the problem by predicting an entity-level relation matrix to capture local and global information, parallel to the semantic segmentation task in computer vision. Herein, we propose a Document U-shaped Network for document-level relation extraction. Specifically, we leverage an encoder module to capture the context information of entities and a U-shaped segmentation module over the image-style feature map to capture global interdependency among triples. Experimental results show that our approach can obtain state-of-the-art performance on three benchmark datasets DocRED, CDR, and GDA.
• Abstract（参考訳）: 文書レベルの関係抽出は、文書から複数のエンティティペア間の関係を抽出することを目的としている。 従来提案されたグラフベースモデルやトランスフォーマーベースモデルは、関係三重項のグローバル情報にかかわらず、エンティティを独立して利用する。 本稿では,コンピュータビジョンにおける意味セグメンテーションタスクと並行して,エンティティレベルの関係行列を予測し,局所的および大域的な情報をキャプチャする。 本稿では,文書レベルの関係抽出のための文書U字型ネットワークを提案する。 具体的には、エンコーダモジュールを利用してエンティティのコンテキスト情報をキャプチャし、イメージスタイルの特徴マップ上にU字型のセグメンテーションモジュールを配置し、トリプル間のグローバル相互依存性をキャプチャする。 実験結果から, DocRED, CDR, GDAの3つのベンチマークデータに対して, 最先端の性能が得られることがわかった。

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