論文の概要: A Cascade Dual-Decoder Model for Joint Entity and Relation Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14163v2
- Date: Thu, 23 May 2024 11:56:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-26 22:01:37.575548
- Title: A Cascade Dual-Decoder Model for Joint Entity and Relation Extraction
- Title（参考訳）: 連接エンティティと関係抽出のためのカスケードデュアルデコーダモデル
- Authors: Jian Cheng, Tian Zhang, Shuang Zhang, Huimin Ren, Guo Yu, Xiliang Zhang, Shangce Gao, Lianbo Ma,
- Abstract要約: 重なり合う三重項を抽出する効果的なカスケード二重復号器法を提案する。
我々のアプローチは単純であり、テキスト固有の関係デコーダと関係対応エンティティデコーダを含んでいる。
提案手法の一般化性を検証するために,実世界の露天採掘データセットと2つの公開データセットについて実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.66493402386152
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In knowledge graph construction, a challenging issue is how to extract complex (e.g., overlapping) entities and relationships from a small amount of unstructured historical data. The traditional pipeline methods are to divide the extraction into two separate subtasks, which misses the potential interaction between the two subtasks and may lead to error propagation. In this work, we propose an effective cascade dual-decoder method to extract overlapping relational triples, which includes a text-specific relation decoder and a relation-corresponded entity decoder. Our approach is straightforward and it includes a text-specific relation decoder and a relation-corresponded entity decoder. The text-specific relation decoder detects relations from a sentence at the text level. That is, it does this according to the semantic information of the whole sentence. For each extracted relation, which is with trainable embedding, the relation-corresponded entity decoder detects the corresponding head and tail entities using a span-based tagging scheme. In this way, the overlapping triple problem can be tackled naturally. We conducted experiments on a real-world open-pit mine dataset and two public datasets to verify the method's generalizability. The experimental results demonstrate the effectiveness and competitiveness of our proposed method and achieve better F1 scores under strict evaluation metrics. Our implementation is available at https://github.com/prastunlp/DualDec.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ構築において、挑戦的な問題は、少量の構造化されていない歴史的データから複雑な(例えば重なり合う)実体や関係を抽出する方法である。
従来のパイプライン方式では、抽出を2つのサブタスクに分割することで、2つのサブタスク間の潜在的な相互作用を見逃し、エラーの伝播につながる可能性がある。
本研究では,テキスト固有の関係デコーダと関係対応エンティティデコーダを含む重なり合う関係三重項を抽出する効果的なカスケード二重デコーダ法を提案する。
我々のアプローチは単純であり、テキスト固有の関係デコーダと関係対応エンティティデコーダを含んでいる。
テキスト固有関係復号器は、テキストレベルで文から関係を検出する。
つまり、文全体の意味情報に従ってこれを行う。
トレーニング可能な埋め込みを伴う抽出された関係について、関係対応エンティティデコーダは、スパンベースのタグ付け方式を用いて対応する頭と尾のエンティティを検出する。
このように、重なり合う三重問題に自然に取り組むことができる。
提案手法の一般化性を検証するために,実世界の露天採掘データセットと2つの公開データセットについて実験を行った。
実験の結果,提案手法の有効性と競争性を示し,厳密な評価基準の下でF1スコアを向上した。
実装はhttps://github.com/prastunlp/DualDec.comで公開しています。
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