Asking Effective and Diverse Questions: A Machine Reading Comprehension based Framework for Joint Entity-Relation Extraction

  • 来源:IJCAI 20
  • 机构:北航
  • 任务:joint RE
  • 动机:基于 MRC 的 joint RE 有两个缺点,1⃣️在ACE数据集上,一个关系其实包含很多种关系,只用一个问题去问,会比较不明确2⃣️需要枚举所有的关系构建问题,负样本太多
  • 方法:
    • 总体架构还是用 mrc 先抽 head,再找句子里有的关系,再 mrc 抽 tail。
    • mrc 框架是序列标注找 start end
    • 1的多个问题,就是相当于找更细粒度的一些意思,手动写更多的(比如 ACE 里面 ORG-AFF这个关系,作者就给他分解成 employed, found by, belongs 等好几个问题)
    • 由于有多个问题,因此就可能会有答案的冲突。这里基于 dev 上每个问题的 f1,设计每个问题的权重,在预测时加权所有问题的答案,得到最终头实体抽取结果
    • 2的关系分类,就用句子的cls + head entity 的 start token 表示,linear 分类
    • 其他没啥变化。。。
  • 实验:
    • SOTA @ ACE05 CoNLL04
    • 实验都没啥可看的

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