共注意力网络用于联合实体和关系抽取

Conceitos Básicos

提出了一种共注意力网络(CARE)用于联合实体和关系抽取,通过采用并行编码策略来学习每个子任务的独立表示,并利用共注意力机制捕捉两个子任务之间的双向交互,从而实现相互增强。

Resumo

本文提出了一种共注意力网络(CARE)用于联合实体和关系抽取。

首先,采用并行编码策略,使用两个独立的多层感知机(MLP)来获取每个子任务的特定表示,从而避免特征混淆。

其次,引入共注意力机制,捕捉实体识别(NER)和关系抽取(RE)两个子任务之间的双向交互,使得实体信息可以用于关系预测,反之亦然,从而实现相互增强。

在三个基准数据集(NYT、WebNLG和SciERC)上的实验结果表明,CARE模型在NER和RE任务上都优于现有的基准模型。此外,通过消融实验验证了相对距离嵌入、共注意力机制、共享表示等组件的有效性。

Estatísticas

我们提出了一种共注意力网络(CARE)用于联合实体和关系抽取。
CARE采用并行编码策略,使用两个独立的MLP来获取每个子任务的特定表示,避免了特征混淆。
CARE引入共注意力机制,捕捉NER和RE两个子任务之间的双向交互,实现了相互增强。
在三个基准数据集上,CARE在NER和RE任务上都优于现有的基准模型。

Citações

"提出了一种共注意力网络(CARE)用于联合实体和关系抽取,通过采用并行编码策略来学习每个子任务的独立表示,并利用共注意力机制捕捉两个子任务之间的双向交互,从而实现相互增强。"
"在三个基准数据集(NYT、WebNLG和SciERC)上的实验结果表明,CARE模型在NER和RE任务上都优于现有的基准模型。"

Principais Insights Extraídos De

CARE

by Wenjun Kong,... às arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.12531.pdf

Perguntas Mais Profundas

如何进一步提升CARE模型在联合实体和关系抽取任务上的性能?

为进一步提升CARE模型在联合实体和关系抽取任务上的性能，可以考虑以下几个方面的改进：

引入更多的上下文信息：通过增加模型对上下文的理解能力，可以更好地捕捉实体和关系之间的复杂关联。可以尝试使用更大的预训练语言模型或者引入更多的上下文信息来增强模型性能。

优化共注意力机制：进一步优化共注意力机制，使其更好地捕捉实体和关系之间的双向交互作用。可以尝试调整共注意力模块的结构或参数，以提高模型的性能。

集成多任务学习：考虑将联合实体和关系抽取任务与其他相关的自然语言处理任务结合起来进行多任务学习，以提高模型的泛化能力和性能。

数据增强：通过数据增强技术来扩充训练数据集，可以帮助模型更好地学习实体和关系之间的模式和规律，从而提升性能。

通过以上方法的综合应用，可以进一步提升CARE模型在联合实体和关系抽取任务上的性能。