論文の概要: A Simple but Effective Bidirectional Extraction Framework for Relational Triple Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04940v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 14:17:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-12-10 14:21:04.959958
• Title: A Simple but Effective Bidirectional Extraction Framework for Relational Triple Extraction
• Title（参考訳）: リレーショナルトリプル抽出のための単純かつ効果的な双方向抽出フレームワーク
• Authors: Feiliang Ren, Longhui Zhang, Xiaofeng Zhao, Shujuan Yin, Shilei Liu, Bochao Li
• Abstract要約: 近年,タグに基づくリレーショナルトリプル抽出手法が研究の注目を集めている。 これらの手法の多くは、まず全ての対象を抽出し、抽出された対象に基づいて対象と関係を同時に抽出する一方向抽出の枠組みを採っている。 この枠組みには、被験者の抽出結果に敏感すぎるという明らかな欠陥がある。 2つの相補的な方向から抽出されたエンティティペアに基づいて三重項を抽出する双方向抽出フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9926500244448218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Tagging based relational triple extraction methods are attracting growing research attention recently. However, most of these methods take a unidirectional extraction framework that first extracts all subjects and then extracts objects and relations simultaneously based on the subjects extracted. This framework has an obvious deficiency that it is too sensitive to the extraction results of subjects. To overcome this deficiency, we propose a bidirectional extraction framework based method that extracts triples based on the entity pairs extracted from two complementary directions. Concretely, we first extract all possible subject-object pairs from two paralleled directions. These two extraction directions are connected by a shared encoder component, thus the extraction features from one direction can flow to another direction and vice versa. By this way, the extractions of two directions can boost and complement each other. Next, we assign all possible relations for each entity pair by a biaffine model. During training, we observe that the share structure will lead to a convergence rate inconsistency issue which is harmful to performance. So we propose a share-aware learning mechanism to address it. We evaluate the proposed model on multiple benchmark datasets. Extensive experimental results show that the proposed model is very effective and it achieves state-of-the-art results on all of these datasets. Moreover, experiments show that both the proposed bidirectional extraction framework and the share-aware learning mechanism have good adaptability and can be used to improve the performance of other tagging based methods. The source code of our work is available at: https://github.com/neukg/BiRTE.
• Abstract（参考訳）: 近年,タグに基づくリレーショナルトリプル抽出手法が研究の注目を集めている。 しかし,これらの手法の多くは,まず全対象を抽出し,抽出対象に基づいて対象と関係を同時に抽出する一方向抽出の枠組みを採っている。 この枠組みには、被験者の抽出結果に敏感すぎるという明らかな欠陥がある。 この欠点を克服するために,2つの相補的な方向から抽出されたエンティティペアに基づいて三重項を抽出する双方向抽出フレームワークを提案する。 具体的には、2つの平行方向から全ての対象物対を抽出する。 これら2つの抽出方向は共有エンコーダコンポーネントによって接続されるため、一方の方向からの抽出特徴は他方の方向に流れることができ、逆もまた可能である。 このようにして、2つの方向の抽出は相互に促進し補完することができる。 次に、各エンティティペアの可能なすべての関係をバフィンモデルで割り当てる。 トレーニング中、共有構造が、パフォーマンスに有害な収束率の不整合問題につながることを観察する。 そこで我々は,それに対応する共有学習機構を提案する。 提案したモデルを複数のベンチマークデータセット上で評価する。 大規模な実験結果から,提案モデルは非常に有効であり,これらすべてのデータセットに対して最先端の結果が得られた。 さらに,提案する双方向抽出フレームワークと共有認識学習機構の両方が適応性が高く,他のタグ付けベース手法の性能向上に利用できることを示す実験を行った。 私たちの作業のソースコードは、https://github.com/neukg/BiRTE.comで公開されています。

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