論文の概要: A Hybrid Model of Classification and Generation for Spatial Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06961v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 01:31:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 13:32:42.819593
• Title: A Hybrid Model of Classification and Generation for Spatial Relation Extraction
• Title（参考訳）: 空間的関係抽出のための分類と生成のハイブリッドモデル
• Authors: Feng Wang Peifeng Li and Qiaoming Zhu
• Abstract要約: 本稿ではまず,空間関係抽出を生成課題とみなし,新しいハイブリッドモデル HMCGR を提案する。 SpaceEvalの実験結果によると、HMCGRはSOTAのベースラインを大きく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.611528850772869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting spatial relations from texts is a fundamental task for natural language understanding and previous studies only regard it as a classification task, ignoring those spatial relations with null roles due to their poor information. To address the above issue, we first view spatial relation extraction as a generation task and propose a novel hybrid model HMCGR for this task. HMCGR contains a generation and a classification model, while the former can generate those null-role relations and the latter can extract those non-null-role relations to complement each other. Moreover, a reflexivity evaluation mechanism is applied to further improve the accuracy based on the reflexivity principle of spatial relation. Experimental results on SpaceEval show that HMCGR outperforms the SOTA baselines significantly.
• Abstract（参考訳）: テキストから空間関係を抽出することは自然言語理解の基本的な課題であり、以前の研究では分類タスクとしてのみ考慮しており、その知識の乏しいため、空間関係をヌルの役割で無視している。 上記の課題に対処するため、まず空間関係抽出を生成タスクとみなし、新しいハイブリッドモデル HMCGR を提案する。 HMCGRは生成と分類モデルを含み、前者はこれらのヌルロール関係を生成でき、後者はそれらの非ヌルロール関係を抽出して相互に補完することができる。 さらに、空間関係の反射率原理に基づいて精度をさらに向上させる反射率評価機構を適用する。 SpaceEvalの実験結果によると、HMCGRはSOTAのベースラインを大きく上回っている。

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