論文の概要: Text2NKG: Fine-Grained N-ary Relation Extraction for N-ary relational Knowledge Graph Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05185v3
- Date: Wed, 30 Oct 2024 15:18:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:25:16.083721
- Title: Text2NKG: Fine-Grained N-ary Relation Extraction for N-ary relational Knowledge Graph Construction
- Title（参考訳）: Text2NKG:N-aryリレーショナル知識グラフ構築のための微細粒度N-aryリレーショナル抽出
- Authors: Haoran Luo, Haihong E, Yuhao Yang, Tianyu Yao, Yikai Guo, Zichen Tang, Wentai Zhang, Kaiyang Wan, Shiyao Peng, Meina Song, Wei Lin, Yifan Zhu, Luu Anh Tuan,
- Abstract要約: Text2NKGは,n-aryリレーショナル知識グラフ構築のための,新しいn-aryリレーショナル抽出フレームワークである。
ヘテロオーダーのマージと出力マージを併用したスパンタプル分類手法を導入し,異なるアリティにおけるn-項関係抽出を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.281505340983035
- License:
- Abstract: Beyond traditional binary relational facts, n-ary relational knowledge graphs (NKGs) are comprised of n-ary relational facts containing more than two entities, which are closer to real-world facts with broader applications. However, the construction of NKGs remains at a coarse-grained level, which is always in a single schema, ignoring the order and variable arity of entities. To address these restrictions, we propose Text2NKG, a novel fine-grained n-ary relation extraction framework for n-ary relational knowledge graph construction. We introduce a span-tuple classification approach with hetero-ordered merging and output merging to accomplish fine-grained n-ary relation extraction in different arity. Furthermore, Text2NKG supports four typical NKG schemas: hyper-relational schema, event-based schema, role-based schema, and hypergraph-based schema, with high flexibility and practicality. The experimental results demonstrate that Text2NKG achieves state-of-the-art performance in F1 scores on the fine-grained n-ary relation extraction benchmark. Our code and datasets are publicly available.
- Abstract（参考訳）: 従来のバイナリリレーショナル・ファクト以外にも、n-aryリレーショナル・ナレッジ・グラフ(NKG)は2つ以上のエンティティを含むn-aryリレーショナル・ファクトから構成される。
しかし、NKGの構成は粗いレベルに留まり、それは常に単一のスキーマにあり、エンティティの順序や変数のアリティを無視している。
このような制約に対処するため,我々は,n-aryリレーショナル知識グラフ構築のための新しい微細なn-ary関係抽出フレームワークであるText2NKGを提案する。
ヘテロオーダーのマージと出力マージを併用したスパンタプル分類手法を導入し,異なるアリティにおけるn-項関係抽出を実現する。
さらに、Text2NKGは、ハイパーリレーショナルスキーマ、イベントベースのスキーマ、ロールベースのスキーマ、ハイパーグラフベースのスキーマの4つの典型的なNKGスキーマをサポートし、柔軟性と実用性が高い。
実験の結果,Text2NKGは粒度n-ary関係抽出ベンチマークでF1スコアの最先端性能を達成できた。
コードとデータセットは公開されています。
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