論文の概要: Modeling Task Interactions in Document-Level Joint Entity and Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01909v1
• Date: Wed, 4 May 2022 06:18:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 13:32:51.761992
• Title: Modeling Task Interactions in Document-Level Joint Entity and Relation Extraction
• Title（参考訳）: 文書レベル共同エンティティにおけるタスクインタラクションのモデル化と関係抽出
• Authors: Liyan Xu, Jinho D. Choi
• Abstract要約: Graph Compatibility(GC)は、タスク特性を活用するために設計されており、直接タスク干渉のための2つのタスクの決定をブリッジする。 GCは、ベースラインよりも2.3/5.1 F1の改善によって最高のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.548299226366193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We target on the document-level relation extraction in an end-to-end setting, where the model needs to jointly perform mention extraction, coreference resolution (COREF) and relation extraction (RE) at once, and gets evaluated in an entity-centric way. Especially, we address the two-way interaction between COREF and RE that has not been the focus by previous work, and propose to introduce explicit interaction namely Graph Compatibility (GC) that is specifically designed to leverage task characteristics, bridging decisions of two tasks for direct task interference. Our experiments are conducted on DocRED and DWIE; in addition to GC, we implement and compare different multi-task settings commonly adopted in previous work, including pipeline, shared encoders, graph propagation, to examine the effectiveness of different interactions. The result shows that GC achieves the best performance by up to 2.3/5.1 F1 improvement over the baseline.
• Abstract（参考訳）: モデルが同時に参照抽出、コリファレンス解決(coref)、関係抽出(re)を行なわなければならないエンド・ツー・エンドの設定で文書レベルの関係抽出を目標とし、エンティティ中心の方法で評価する。 特に,従来の作業では注目されていなかったCOREFとREの双方向インタラクションに対処し,タスク特性を活用するために特別に設計されたグラフ適合性(GC)という明示的なインタラクションを導入することを提案する。 実験はDocREDとDWIEで行われ、GCに加えて、パイプライン、共有エンコーダ、グラフ伝搬など、従来の作業で広く採用されていた様々なマルチタスク設定を実装し、比較し、異なるインタラクションの有効性を検討する。 その結果、gcはベースラインよりも最大2.3/5.1 f1で最高のパフォーマンスを達成している。

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