論文の概要: Anaphor Assisted Document-Level Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18604v1
• Date: Sat, 28 Oct 2023 06:11:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 17:44:45.472288
• Title: Anaphor Assisted Document-Level Relation Extraction
• Title（参考訳）: 文書レベルの関係抽出を支援するanaphor
• Authors: Chonggang Lu, Richong Zhang, Kai Sun, Jaein Kim, Cunwang Zhang, Yongyi Mao
• Abstract要約: 文書レベルの関係抽出(DocRE)は、文書内の複数の文に分散されたエンティティ間の関係を識別する。 既存の方法は、エンティティの内部構造とエンティティ間の外部相互作用をモデル化する異種文書グラフの構築に焦点を当てている。 DocREタスクのためのAnaphor-Assisted (AA)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.57958231709678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document-level relation extraction (DocRE) involves identifying relations between entities distributed in multiple sentences within a document. Existing methods focus on building a heterogeneous document graph to model the internal structure of an entity and the external interaction between entities. However, there are two drawbacks in existing methods. On one hand, anaphor plays an important role in reasoning to identify relations between entities but is ignored by these methods. On the other hand, these methods achieve cross-sentence entity interactions implicitly by utilizing a document or sentences as intermediate nodes. Such an approach has difficulties in learning fine-grained interactions between entities across different sentences, resulting in sub-optimal performance. To address these issues, we propose an Anaphor-Assisted (AA) framework for DocRE tasks. Experimental results on the widely-used datasets demonstrate that our model achieves a new state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 文書レベルの関係抽出(DocRE)は、文書内の複数の文に分散されたエンティティ間の関係を識別する。 既存の方法は、エンティティの内部構造とエンティティ間の外部相互作用をモデル化する異種文書グラフの構築に焦点を当てている。 しかし、既存の方法には2つの欠点がある。 一方、アナポーは、エンティティ間の関係を識別する推論において重要な役割を果たすが、これらの手法によって無視される。 一方,これらの手法は,文書や文を中間ノードとして利用することにより,暗黙的に相互関係性を実現する。 このようなアプローチは、異なる文にわたるエンティティ間のきめ細かい相互作用を学ぶのに困難であり、結果として準最適性能をもたらす。 これらの課題に対処するため,DocREタスクのためのAnaphor-Assisted (AA)フレームワークを提案する。 広範に使用されているデータセットの実験結果から,本モデルが新たな最先端性能を実現することを示す。

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