論文の概要: A Bi-consolidating Model for Joint Relational Triple Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03881v3
- Date: Mon, 21 Oct 2024 14:29:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:13:46.096404
- Title: A Bi-consolidating Model for Joint Relational Triple Extraction
- Title（参考訳）: 関節リレーショナルトリプル抽出のためのバイコンソリデーションモデル
- Authors: Xiaocheng Luo, Yanping Chen, Ruixue Tang, Caiwei Yang, Ruizhang Huang, Yongbin Qin,
- Abstract要約: リレーショナルトリプルを抽出する現在の手法は、エンティティ認識に依存することなく、生文の可能なエンティティペアに基づいて直接予測を行う。
このタスクは、複数の関係三重項が文中に1つまたは2つの実体を共有するという深刻な意味的重なり合う問題に悩まされる。
関係三重関係に関連する局所的・大域的意味的特徴を同時に強化することにより、この問題に対処するバイコンソリデーションモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.972061685570092
- License:
- Abstract: Current methods to extract relational triples directly make a prediction based on a possible entity pair in a raw sentence without depending on entity recognition. The task suffers from a serious semantic overlapping problem, in which several relation triples may share one or two entities in a sentence. In this paper, based on a two-dimensional sentence representation, a bi-consolidating model is proposed to address this problem by simultaneously reinforcing the local and global semantic features relevant to a relation triple. This model consists of a local consolidation component and a global consolidation component. The first component uses a pixel difference convolution to enhance semantic information of a possible triple representation from adjacent regions and mitigate noise in neighbouring neighbours. The second component strengthens the triple representation based a channel attention and a spatial attention, which has the advantage to learn remote semantic dependencies in a sentence. They are helpful to improve the performance of both entity identification and relation type classification in relation triple extraction. After evaluated on several publish datasets, the bi-consolidating model achieves competitive performance. Analytical experiments demonstrate the effectiveness of our model for relational triple extraction and give motivation for other natural language processing tasks.
- Abstract（参考訳）: リレーショナルトリプルを抽出する現在の方法は、エンティティ認識に依存することなく、生文の可能なエンティティペアに基づいて直接予測を行う。
このタスクは、複数の関係三重項が文中に1つまたは2つの実体を共有するという深刻な意味的重なり合う問題に悩まされる。
本稿では,2次元の文表現に基づいて,関係三重関係に関連する局所的・大域的意味的特徴を同時に強化することにより,この問題に対処するバイコンソリデーションモデルを提案する。
このモデルは局所的な凝縮成分と大域的な凝縮成分からなる。
第1のコンポーネントは画素差畳み込みを使用して、隣接する領域からの3重表現のセマンティック情報を高め、隣接する近隣のノイズを緩和する。
第2のコンポーネントは、チャネルアテンションと空間アテンションに基づく三重表現を強化し、文中のリモートセマンティック依存を学習する利点がある。
関係3重抽出における実体識別と関係型分類の両方の性能向上に有効である。
いくつかのパブリッシュデータセットで評価した後、複統合モデルは競争性能を達成する。
解析実験は,関係3重抽出におけるモデルの有効性を実証し,他の自然言語処理タスクに対するモチベーションを与える。
関連論文リスト
- RTF: Region-based Table Filling Method for Relational Triple Extraction [17.267920424291372]
本稿では,知識グラフからトリプルを抽出する領域ベースのテーブルフィリング手法を提案する。
そこで我々は,各トリプルを関係特化テーブル上の領域とみなし,各領域の2つのエンドポイントを決定することで3つを識別する,新しい領域ベースのタグ付け手法と双方向デコーディング戦略を考案した。
提案手法は,2つの広く使用されているベンチマークデータセットの3変種に対して,より優れた一般化を実現することを示す実験結果を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T23:36:38Z) - Relation Extraction Model Based on Semantic Enhancement Mechanism [19.700119359495663]
本稿では,CaselRフレームワークと拡張機構を組み合わせたCasAugモデルを提案する。
本論文で提案するCasAugモデルでは,ベースラインモデルと比較して,関係抽出の効果が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-05T04:40:39Z) - Multi-Grained Multimodal Interaction Network for Entity Linking [65.30260033700338]
マルチモーダルエンティティリンクタスクは、マルチモーダル知識グラフへの曖昧な言及を解決することを目的としている。
MELタスクを解決するための新しいMulti-Grained Multimodal InteraCtion Network $textbf(MIMIC)$ frameworkを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-19T02:11:19Z) - Type-enhanced Ensemble Triple Representation via Triple-aware Attention
for Cross-lingual Entity Alignment [12.894775396801958]
TTEA -- Triple-aware Attention for Cross-lingual Entityアライメントによる型付きアンサンブルトリプル表現を提案する。
我々のフレームワークは三重要素の役割の多様性をモデル化するために三重要素の強化を利用する。
我々のフレームワークは、3つの実世界の言語間データセットの実験において最先端の手法よりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-02T15:56:11Z) - Unified Multi-View Orthonormal Non-Negative Graph Based Clustering
Framework [74.25493157757943]
我々は,非負の特徴特性を活用し,多視点情報を統合された共同学習フレームワークに組み込む,新しいクラスタリングモデルを定式化する。
また、深層機能に基づいたクラスタリングデータに対するマルチモデル非負グラフベースのアプローチを初めて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-03T08:18:27Z) - OneRel:Joint Entity and Relation Extraction with One Module in One Step [42.576188878294886]
統合エンティティと関係抽出は自然言語処理と知識グラフ構築において不可欠な課題である。
そこで我々は, 結合抽出を細粒度三重分類問題として用いた, OneRel という新しい結合実体と関係抽出モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T15:09:59Z) - Bi-Bimodal Modality Fusion for Correlation-Controlled Multimodal
Sentiment Analysis [96.46952672172021]
Bi-Bimodal Fusion Network (BBFN) は、2対のモダリティ表現で融合を行う新しいエンドツーエンドネットワークである。
モデルは、モダリティ間の既知の情報不均衡により、2つのバイモーダルペアを入力として取る。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-28T23:33:42Z) - TDRE: A Tensor Decomposition Based Approach for Relation Extraction [6.726803950083593]
エンティティペアを非構造化テキストから関係型とともに抽出することは、情報抽出の基本的なサブタスクである。
本稿では,まず,各関係型に富んだ単語対の3次テンソルとして,最終三重項抽出結果をモデル化する。
提案手法は,既存の強いベースラインよりも優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-15T05:29:34Z) - Cross-Supervised Joint-Event-Extraction with Heterogeneous Information
Networks [61.950353376870154]
Joint-event- Extractは、トリガとエンティティのタグからなるタグセットを備えたシーケンスからシーケンスまでのラベリングタスクである。
トリガやエンティティの抽出を交互に監督するクロススーパーバイザードメカニズム(CSM)を提案する。
我々の手法は、エンティティとトリガー抽出の両方において最先端の手法よりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-13T11:51:17Z) - Relabel the Noise: Joint Extraction of Entities and Relations via
Cooperative Multiagents [52.55119217982361]
協調型マルチエージェント群を用いて,雑音の多いインスタンスを処理するための共同抽出手法を提案する。
ノイズの多いインスタンスをきめ細かな方法で処理するために、協調グループの各エージェントは、自身の視点で連続的な信頼スコアを算出してインスタンスを評価する。
信頼度コンセンサスモジュールは、すべてのエージェントの知恵を収集し、信頼度ラベル付きラベルでノイズの多いトレーニングセットを再分割するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-21T12:03:04Z) - Cascaded Human-Object Interaction Recognition [175.60439054047043]
マルチステージで粗大なHOI理解のためのカスケードアーキテクチャを提案する。
各段階で、インスタンスローカライゼーションネットワークは、HOI提案を段階的に洗練し、インタラクション認識ネットワークにフィードする。
慎重に設計された人間中心の関係機能により、これらの2つのモジュールは効果的な相互作用理解に向けて協調的に機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-09T17:05:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。