論文の概要: Not Just Plain Text! Fuel Document-Level Relation Extraction with Explicit Syntax Refinement and Subsentence Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05343v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 05:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 15:05:49.661993
• Title: Not Just Plain Text! Fuel Document-Level Relation Extraction with Explicit Syntax Refinement and Subsentence Modeling
• Title（参考訳）: 単なるテキストではない! 明示的構文再構成と置換モデルによる燃料ドキュメンテーション-レベル関係抽出
• Authors: Zhichao Duan, Xiuxing Li, Zhenyu Li, Zhuo Wang, Jianyong Wang
• Abstract要約: expLicit syntAx Refinement and Subsentence mOdeliNg based framework (LARSON)を提案する。 余分な構文情報を導入することで、LARSONは任意の粒度のサブ文をモデル化し、効果的なインストラクティブを表示できる。 3つのベンチマークデータセット(DocRED、CDR、GDA)の実験結果から、LARSONは既存の手法よりも大幅に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9436257406798925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Document-level relation extraction (DocRE) aims to identify semantic labels among entities within a single document. One major challenge of DocRE is to dig decisive details regarding a specific entity pair from long text. However, in many cases, only a fraction of text carries required information, even in the manually labeled supporting evidence. To better capture and exploit instructive information, we propose a novel expLicit syntAx Refinement and Subsentence mOdeliNg based framework (LARSON). By introducing extra syntactic information, LARSON can model subsentences of arbitrary granularity and efficiently screen instructive ones. Moreover, we incorporate refined syntax into text representations which further improves the performance of LARSON. Experimental results on three benchmark datasets (DocRED, CDR, and GDA) demonstrate that LARSON significantly outperforms existing methods.
• Abstract（参考訳）: ドキュメントレベルの関係抽出(DocRE)は、単一のドキュメント内でエンティティ間の意味ラベルを識別することを目的としている。 DocREの大きな課題のひとつは、長いテキストから特定のエンティティペアに関する決定的な詳細を掘り下げることである。 しかし多くの場合、証拠を手動でラベル付けした場合でも、必要な情報を持っているテキストはごくわずかである。 インストラクティブ情報をよりよく捉え,活用するために, expLicit syntAx Refinement and Subsentence mOdeliNg based framework (LARSON)を提案する。 余分な構文情報を導入することで、LARSONは任意の粒度のサブ文をモデル化し、効果的なインストラクティブを表示できる。 さらに,テキスト表現に洗練された構文を取り入れ,larsonの性能をさらに向上させた。 3つのベンチマークデータセット(DocRED、CDR、GDA)の実験結果から、LARSONは既存の手法よりも大幅に優れていることが示された。

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