論文の概要: AIFB-WebScience at SemEval-2022 Task 12: Relation Extraction First -- Using Relation Extraction to Identify Entities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05325v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 12:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 13:16:00.191404
• Title: AIFB-WebScience at SemEval-2022 Task 12: Relation Extraction First -- Using Relation Extraction to Identify Entities
• Title（参考訳）: SemEval-2022 Task 12におけるAIFB-WebScience:関係抽出第一部-関係抽出と実体の同定
• Authors: Nicholas Popovic, Walter Laurito, Michael F\"arber
• Abstract要約: 本稿では,変換器に基づく言語モデルに基づくエンドツーエンドのジョイントエンティティと関係抽出手法を提案する。 実体抽出と関係抽出を連続的に行う既存手法とは対照的に,本システムは関係抽出からの情報を実体抽出に組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present an end-to-end joint entity and relation extraction approach based on transformer-based language models. We apply the model to the task of linking mathematical symbols to their descriptions in LaTeX documents. In contrast to existing approaches, which perform entity and relation extraction in sequence, our system incorporates information from relation extraction into entity extraction. This means that the system can be trained even on data sets where only a subset of all valid entity spans is annotated. We provide an extensive evaluation of the proposed system and its strengths and weaknesses. Our approach, which can be scaled dynamically in computational complexity at inference time, produces predictions with high precision and reaches 3rd place in the leaderboard of SemEval-2022 Task 12. For inputs in the domain of physics and math, it achieves high relation extraction macro f1 scores of 95.43% and 79.17%, respectively. The code used for training and evaluating our models is available at: https://github.com/nicpopovic/RE1st
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変換器に基づく言語モデルに基づくエンドツーエンドのジョイントエンティティと関係抽出手法を提案する。 数学的記号をLaTeX文書に記述するタスクにモデルを適用する。 エンティティ抽出と関係抽出を連続的に行う既存のアプローチとは対照的に,本システムは関係抽出からエンティティ抽出へ情報を取り込む。 つまり、有効なエンティティのサブセットだけがアノテートされているデータセットでも、システムはトレーニングできる。 本稿では,提案システムとその長所と短所を広範囲に評価する。 提案手法は計算複雑性を推論時に動的に拡張し,高精度で予測し,SemEval-2022タスク12のリーダーボードで3位に到達した。 物理学と数学の分野の入力では、それぞれ95.43%と79.17%の高関係抽出マクロf1スコアが得られる。 モデルのトレーニングと評価に使用されるコードは、https://github.com/nicpopovic/RE1stで公開されている。

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