論文の概要: Summarization as Indirect Supervision for Relation Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09837v1
- Date: Thu, 19 May 2022 20:25:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-23 13:41:57.310719
- Title: Summarization as Indirect Supervision for Relation Extraction
- Title(参考訳): 関係抽出のための間接スーパービジョンとしての要約
- Authors: Keming Lu, I-Hung Hsu, Wenxuan Zhou, Mingyu Derek Ma, Muhao Chen
- Abstract要約: 本稿では,関係抽出(RE)を要約式に変換するSuREを提案する。
我々は,要約タスクとREタスクの定式化を本質的に橋渡しする文・関係変換手法を開発した。
3つのデータセットの実験では、フルデータセットと低リソースの両方でSuREの有効性が示されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.98136192661566
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Relation extraction (RE) models have been challenged by their reliance on
training data with expensive annotations. Considering that summarization tasks
aim at acquiring concise expressions of synoptical information from the longer
context, these tasks naturally align with the objective of RE, i.e., extracting
a kind of synoptical information that describes the relation of entity
mentions. We present SuRE, which converts RE into a summarization formulation.
SuRE leads to more precise and resource-efficient RE based on indirect
supervision from summarization tasks. To achieve this goal, we develop sentence
and relation conversion techniques that essentially bridge the formulation of
summarization and RE tasks. We also incorporate constraint decoding techniques
with Trie scoring to further enhance summarization-based RE with robust
inference. Experiments on three RE datasets demonstrate the effectiveness of
SuRE in both full-dataset and low-resource settings, showing that summarization
is a promising source of indirect supervision to improve RE models.
- Abstract(参考訳): リレーションレーション抽出(re)モデルは、高価なアノテーションによるトレーニングデータに依存することで挑戦されている。
要約タスクは、より長い文脈から合成情報の簡潔な表現を取得することを目的としており、これらのタスクは自然にREの目的、すなわちエンティティ参照の関係を記述した合成情報の抽出と一致する。
本稿では,REを要約式に変換するSuREを提案する。
SuREは、要約タスクからの間接的な監督に基づいて、より正確でリソース効率のよいREをもたらす。
この目的を達成するために、要約と再タスクの定式化を本質的に橋渡しする文と関係変換技術を開発する。
また,制約復号化手法をTrieスコアに組み込んで,ロバスト推論による要約型REをさらに強化する。
3つのREデータセットの実験は、完全なデータセットと低リソースの両方でSuREの有効性を実証し、REモデルを改善するための間接的監督の有望な源であることを示す。
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