A Conditional Cascade Model for Relational Triple Extraction

2021-09-03
  • 来源：CIKM 2021
  • 机构：西北大学
  • 任务：Joint re
  • 动机：jre 由于样本空间太大，所以负样本太多了，严重不均衡
  • 方法：两点改进
    • 多分几步减小样本空间：先抽头实体，再抽头对应的尾，再关系分类。这里设计的网络有点奇怪，embedding 之间做哈德玛积，不知道是什么意思
    • 引入 Confidence Threshold based Loss：预测正确且 logits 与 0.5 的距离小于阈值，这样的样本才会算到 loss 里面
  • 实验：
    • SOTA @ NYT WebNLG
    • 新的 loss 在别的方法上能有 0.x 的增长

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