FCDS: Document-Level Relation Extraction with Syntax Fusion

מושגי ליבה

Dependency and constituency syntax fusion enhances document-level relation extraction effectiveness.

תקציר

本文提出了一种新颖的模型，用于处理文档级关系抽取任务。该模型利用两种额外的句法信息，即依存和从属句法融合，以增强文档级关系抽取的效果。通过在依存图中增加文档节点和使用从属树来增强依存图，我们可以改善依存图的表达能力，并更好地捕捉长距离相关性。实验结果表明，我们的模型在三个公共DocRE数据集上优于现有方法。

סטטיסטיקה

132,275 entities in DocRED dataset.
96 relation classes in DocRED dataset.
1,500 PubMed abstracts in CDR dataset.
30,192 abstracts in GDA dataset.

ציטוטים

"Document-level Relation Extraction (DocRE) aims to identify relation labels between entities within a single document."
"Our model can achieve leading performance in DocRE data in the general domain."
"Our model outperforms the existing method on three public DocRE datasets."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

FCDS

by Xudong Zhu,Z... ב- arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01886.pdf

שאלות מעמיקות

如何进一步提高模型在处理长距离关系时的准确性

在处理长距离关系时，可以进一步提高模型的准确性。一种方法是通过改进依存句法分析器来更好地捕捉实体之间的关联信息。这包括优化依存树的构建过程，以确保正确识别和连接相关单词，并减少错误解析导致的信息丢失。此外，可以考虑引入语义角色标注等其他NLP任务中使用的句法信息类型，以增强对实体之间关系的理解。

是否存在其他类型的句法信息可以进一步改善文档级关系抽取

除了依存句法和组成结构句法之外，还有其他类型的句法信息可以进一步改善文档级关系抽取。例如，语义角色标注（SRL）可帮助模型理解动作执行者、接收者等语义角色，在文档级别上提供更多上下文信息。此外，命名实体识别（NER）也是一个重要方面，在确定实体边界和类别方面发挥着关键作用。

与自然语言处理之外的领域相比，本文提出的方法是否具有潜在应用前景

与自然语言处理领域内部相比，本文提出的方法具有潜在应用前景，并可能扩展到其他领域。例如，在生物医学领域中进行基因-疾病关系抽取或药物-疾病关系抽取时，该方法可能会产生积极影响。此外，在金融领域进行公司-股东、公司-产品等关系抽取也是潜在应用场景之一。通过适当调整模型架构和训练数据集，该方法可能为各种行业带来有效且精确的文档级关系抽取技术。