論文の概要: GEGA: Graph Convolutional Networks and Evidence Retrieval Guided Attention for Enhanced Document-level Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21384v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 07:15:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 18:32:01.723219
• Title: GEGA: Graph Convolutional Networks and Evidence Retrieval Guided Attention for Enhanced Document-level Relation Extraction
• Title（参考訳）: GEGA:文書レベルの関係抽出のためのグラフ畳み込みネットワークとエビデンス検索ガイド
• Authors: Yanxu Mao, Peipei Liu, Tiehan Cui,
• Abstract要約: ドキュメントレベルの関係抽出(DocRE)は、構造化されていない文書テキストからエンティティ間の関係を抽出することを目的としている。 これらの課題を克服するために,DocREの新しいモデルであるGEGAを提案する。 我々は、広く使用されている3つのベンチマークデータセット、DocRED、Re-DocRED、Revisit-DocREDでGEGAモデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.206178093575514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document-level relation extraction (DocRE) aims to extract relations between entities from unstructured document text. Compared to sentence-level relation extraction, it requires more complex semantic understanding from a broader text context. Currently, some studies are utilizing logical rules within evidence sentences to enhance the performance of DocRE. However, in the data without provided evidence sentences, researchers often obtain a list of evidence sentences for the entire document through evidence retrieval (ER). Therefore, DocRE suffers from two challenges: firstly, the relevance between evidence and entity pairs is weak; secondly, there is insufficient extraction of complex cross-relations between long-distance multi-entities. To overcome these challenges, we propose GEGA, a novel model for DocRE. The model leverages graph neural networks to construct multiple weight matrices, guiding attention allocation to evidence sentences. It also employs multi-scale representation aggregation to enhance ER. Subsequently, we integrate the most efficient evidence information to implement both fully supervised and weakly supervised training processes for the model. We evaluate the GEGA model on three widely used benchmark datasets: DocRED, Re-DocRED, and Revisit-DocRED. The experimental results indicate that our model has achieved comprehensive improvements compared to the existing SOTA model.
• Abstract（参考訳）: ドキュメントレベルの関係抽出(DocRE)は、構造化されていない文書テキストからエンティティ間の関係を抽出することを目的としている。 文レベルの関係抽出と比較して、より広いテキストコンテキストからより複雑な意味理解が必要である。 現在、いくつかの研究はDocREの性能を高めるためにエビデンス文内の論理ルールを活用している。 しかし、証拠文が提供されていないデータでは、研究者は証拠検索(ER)を通じて文書全体の証拠文のリストを得ることが多い。 したがって、DocREは2つの課題に悩まされる: 第一に、エビデンスとエンティティペアの関係は弱く、第二に、長距離マルチエンティティ間の複雑な相互関係の抽出が不十分である。 これらの課題を克服するために,DocREの新しいモデルであるGEGAを提案する。 このモデルはグラフニューラルネットワークを利用して、複数の重み行列を構築し、証拠文への注意割当を導く。 また、ERを強化するためにマルチスケールの表現アグリゲーションも採用している。 その後、モデルのための完全教師付きおよび弱教師付きトレーニングプロセスの両方を実装するために、最も効率的なエビデンス情報を統合する。 我々は、広く使用されている3つのベンチマークデータセット、DocRED、Re-DocRED、Revisit-DocREDでGEGAモデルを評価する。 実験結果から,既存のSOTAモデルと比較して総合的な改善が得られたことが示唆された。

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