論文の概要: Joint Information Extraction with Cross-Task and Cross-Instance High-Order Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08929v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 18:45:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 16:11:05.319193
• Title: Joint Information Extraction with Cross-Task and Cross-Instance High-Order Modeling
• Title（参考訳）: クロスタスクとクロスインスタンス高次モデリングを用いた共同情報抽出
• Authors: Zixia Jia, Zhaohui Yan, Wenjuan Han, Zilong Zheng, Kewei Tu
• Abstract要約: 我々は,複数のIEタスクを学習し,予測する統合IEフレームワークHighIEを紹介する。 高次因子の2つのカテゴリを設計する。 高次推論の難易度問題に対処するため,高次ニューラルデコーダを組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.055053720433435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prior works on Information Extraction (IE) typically predict different tasks and instances (e.g., event triggers, entities, roles, relations) independently, while neglecting their interactions and leading to model inefficiency. In this work, we introduce a joint IE framework, HighIE, that learns and predicts multiple IE tasks by integrating high-order cross-task and cross-instance dependencies. Specifically, we design two categories of high-order factors: homogeneous factors and heterogeneous factors. Then, these factors are utilized to jointly predict labels of all instances. To address the intractability problem of exact high-order inference, we incorporate a high-order neural decoder that is unfolded from a mean-field variational inference method. The experimental results show that our approach achieves consistent improvements on three IE tasks compared with our baseline and prior work.
• Abstract（参考訳）: 情報抽出(ie)に関する先行研究は、通常、異なるタスクやインスタンス(例えば、イベントトリガー、エンティティ、ロール、リレーション)を独立して予測するが、それらの相互作用を無視し、非効率をモデル化する。 本研究では,高次クロスタスクとクロスインスタンスの依存関係を統合することで,複数のIEタスクを学習し,予測するIEフレームワークHighIEを紹介する。 具体的には, 等質因子と不均質因子の2つの高次因子をデザインする。 そして、これらの因子を用いて全てのインスタンスのラベルを共同で予測する。 正確な高階推定の難解性問題に対処するために,平均場変分推論法から展開される高階のニューラルデコーダを組み込んだ。 実験の結果,本手法は3つのieタスクにおいてベースラインと先行作業と比較して一貫した改善が得られた。

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