論文の概要: Dealing with negative samples with multi-task learning on span-based joint entity-relation extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09713v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 12:28:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 13:43:03.131833
• Title: Dealing with negative samples with multi-task learning on span-based joint entity-relation extraction
• Title（参考訳）: マルチタスク学習による非負のサンプルを用いたスパン型連成関係抽出
• Authors: Chenguang Xue and Jiamin Lu
• Abstract要約: 近年のスパン型関節抽出モデルでは, 実体認識と関係抽出の両面で有意な優位性を示した。 本稿では,スパンベースマルチタスク・エンティティ・リレーション・ジョイント抽出モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7252027234425334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent span-based joint extraction models have demonstrated significant advantages in both entity recognition and relation extraction. These models treat text spans as candidate entities, and span pairs as candidate relationship tuples, achieving state-of-the-art results on datasets like ADE. However, these models encounter a significant number of non-entity spans or irrelevant span pairs during the tasks, impairing model performance significantly. To address this issue, this paper introduces a span-based multitask entity-relation joint extraction model. This approach employs the multitask learning to alleviate the impact of negative samples on entity and relation classifiers. Additionally, we leverage the Intersection over Union(IoU) concept to introduce the positional information into the entity classifier, achieving a span boundary detection. Furthermore, by incorporating the entity Logits predicted by the entity classifier into the embedded representation of entity pairs, the semantic input for the relation classifier is enriched. Experimental results demonstrate that our proposed SpERT.MT model can effectively mitigate the adverse effects of excessive negative samples on the model performance. Furthermore, the model demonstrated commendable F1 scores of 73.61\%, 53.72\%, and 83.72\% on three widely employed public datasets, namely CoNLL04, SciERC, and ADE, respectively.
• Abstract（参考訳）: 最近のスパン型関節抽出モデルでは, 実体認識と関係抽出の両方において大きな利点がある。 これらのモデルはテキストスパンを候補エンティティとして扱い、ペアを候補関係タプルとして扱い、ADEのようなデータセットで最先端の結果を達成する。 しかし、これらのモデルは、タスク中にかなりの数の非エンティティスパンまたは無関係スパンペアに遭遇し、モデルパフォーマンスを著しく損なう。 本稿では,スパン型マルチタスク・エンティティ・リレーショナル・ジョイント抽出モデルを提案する。 このアプローチでは、エンティティと関係分類器に対する負のサンプルの影響を軽減するためにマルチタスク学習を用いる。 さらに、IoU(Intersection over Union)の概念を利用して、位置情報をエンティティ分類器に導入し、スパン境界検出を実現する。 さらに、エンティティ分類器によって予測されるエンティティログをエンティティペアの埋め込み表現に組み込むことで、関係分類器のセマンティックインプットが強化される。 実験の結果,提案するspert.mtモデルは,過剰な負のサンプルがモデル性能に与える影響を効果的に軽減できることがわかった。 さらにconll04, scierc, adeの3つの広く採用されている公開データセットにおいて, 73.61\%, 53.72\%, 83.72\%のf1スコアを示した。

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