論文の概要: HySPA: Hybrid Span Generation for Scalable Text-to-Graph Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15838v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 06:44:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 23:53:23.584607
• Title: HySPA: Hybrid Span Generation for Scalable Text-to-Graph Extraction
• Title（参考訳）: HySPA: スケーラブルテキスト-グラフ抽出のためのハイブリッドスパン生成
• Authors: Liliang Ren, Chenkai Sun, Heng Ji, Julia Hockenmaier
• Abstract要約: Text-to-Graph extractは、自然言語テキストから参照と型からなる情報グラフを自動的に抽出することを目的としている。 テーブルフィリングやペアワイズスコアリングといった既存のアプローチは、様々な情報抽出タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。 本稿では,情報グラフをノードとエッジの交互にマッピングするHybrid Span Generator (HySPA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.83525227941032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-Graph extraction aims to automatically extract information graphs consisting of mentions and types from natural language texts. Existing approaches, such as table filling and pairwise scoring, have shown impressive performance on various information extraction tasks, but they are difficult to scale to datasets with longer input texts because of their second-order space/time complexities with respect to the input length. In this work, we propose a Hybrid Span Generator (HySPA) that invertibly maps the information graph to an alternating sequence of nodes and edge types, and directly generates such sequences via a hybrid span decoder which can decode both the spans and the types recurrently in linear time and space complexities. Extensive experiments on the ACE05 dataset show that our approach also significantly outperforms state-of-the-art on the joint entity and relation extraction task.
• Abstract（参考訳）: Text-to-Graph extractは、自然言語テキストから参照と型からなる情報グラフを自動的に抽出することを目的としている。 テーブルフィリングやペアワイズスコアリングといった既存のアプローチは、様々な情報抽出タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示しているが、入力長に関する2階空間/時間複雑さのため、長い入力テキストを持つデータセットにスケールすることは困難である。 本研究では,情報グラフをノードとエッジの交互列に可逆的にマッピングするハイブリッドスパン生成器(hyspa)を提案し,スパンとタイプを線形時間と空間の複雑度で再帰的にデコードできるハイブリッドスパンデコーダを用いて,それらのシーケンスを直接生成する。 ACE05データセットの広範囲な実験により、我々のアプローチは共同エンティティと関係抽出タスクの最先端性にも優れていた。

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