Relation Extraction in Dialogues: A Deep Learning Model Based on the Generality and Specialty of Dialogue Text

2021-07-03
  • 来源：ICASSP 2021
  • 机构：武大
  • 任务：DialogRE
  • 动机：DocRED 做不下去了，换个数据集刷分；加一些对话需要的 speaker embedding、指代消解
  • 方法：四步
    • image-20210703124208495
    • 每个词的表示：bert 输出，再拼接 speaker embedding
    • word-relation attention：以 relation embedding 为 key，一段对话里所有 word 为 QV，做 attention aggregation（将 relation 按照这些权重 aggregate 成 word ）；多头结果拼接，得到最后的 context 表示。
    • 建图：与 LSR 相同，只不过对于文本出现的 I 和 you 被当做 mention node，用规则连到 speaker entity 上
    • reasoning：一层 multi-head GCN
    • 分类器：bilinear
  • 实验：
    • SOTA @ DialogRE，比 LSR 提升 1-3 pt

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