論文の概要: CARE: Co-Attention Network for Joint Entity and Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12531v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 03:40:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 15:37:32.253320
• Title: CARE: Co-Attention Network for Joint Entity and Relation Extraction
• Title（参考訳）: CARE: 共同エンティティと関係抽出のための共用ネットワーク
• Authors: Wenjun Kong and Yamei Xia
• Abstract要約: 共同エンティティと関係抽出(CARE)のためのコ・アテンション・ネットワークを提案する。 提案手法では,各サブタスクの異なる表現を学習し,機能の重複を回避する。 このアプローチのコアとなるのは,2つのサブタスク間の双方向のインタラクションをキャプチャするコアテンションモジュールです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Joint entity and relation extraction is the fundamental task of information extraction, consisting of two subtasks: named entity recognition and relation extraction. Most existing joint extraction methods suffer from issues of feature confusion or inadequate interaction between two subtasks. In this work, we propose a Co-Attention network for joint entity and Relation Extraction (CARE). Our approach involves learning separate representations for each subtask, aiming to avoid feature overlap. At the core of our approach is the co-attention module that captures two-way interaction between two subtasks, allowing the model to leverage entity information for relation prediction and vice versa, thus promoting mutual enhancement. Extensive experiments on three joint entity-relation extraction benchmark datasets (NYT, WebNLG and SciERC) show that our proposed model achieves superior performance, surpassing existing baseline models.
• Abstract（参考訳）: 統合エンティティと関係抽出は、名前付きエンティティ認識と関係抽出という2つのサブタスクからなる情報抽出の基本的なタスクである。 既存の関節抽出法の多くは、2つのサブタスク間の特徴混乱や不適切な相互作用の問題に悩まされている。 本研究では,共同エンティティと関係抽出(care)のための協調ネットワークを提案する。 提案手法では,各サブタスクの表現を個別に学習し,機能の重複を回避する。 提案手法のコアとなるのは,2つのサブタスク間の双方向相互作用をキャプチャするコアテンションモジュールである。 3つの共同エンティティ関係抽出ベンチマークデータセット(nyt, webnlg, scierc)に関する広範な実験により,提案モデルが既存のベースラインモデルよりも優れた性能を達成していることが示された。

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