A Novel Global Feature-Oriented Relational Triple Extraction Model based on Table Filling

  • 来源:EMNLP 2021
  • 机构:东北大学
  • 任务:joint re
  • 动机:引入两种 global feature – the global associations of token pairs and of relations。比如 A 住在 B 和 C 住在 D 这俩 triple,就能互相帮助,同时这俩还能帮助 B located in d 这个 triple 的抽取
  • 方法:
    • 表格设计还挺 novel 的,表格里的标签只表示“是不是有关系的 pair”和“entity 是否为多个 token 的”,而不去做关系分类。然后在这个表格里标签不是 na 的,才会继续求关系类别。
    • 中间迭代得到 global feature,就是用头尾实体的表示对句子表示做 attention,更新句子表示,从而更新头尾实体表示。
    • 其他就都是很常规的表格填充方法了
    • 预测解码时,由于 table novel,所以解码好像很复杂。
  • 实验:
    • SOTA @ NYT29 NYT24 WebNLG (一个 90,其他全都 93 94 了…

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