Der Artikel präsentiert eine zweistufige Methode zur Merkmalsextraktion für die Beziehungsextraktion. Die Kernidee ist es, eine zweidimensionale Satzrepräsentation zu nutzen und manuell konstruierte Merkmale effektiv in den Lernprozess einzubinden, um die Leistung bei der Beziehungsextraktion zu verbessern.
Der Ansatz besteht aus fünf Modulen:
Merkmalsextraktionsmodul: Hier werden atomare und kombinierte Merkmale sowie Entitätsmarkierungen generiert, um Kontextinformationen und semantische Abhängigkeiten zu erfassen.
Encodermodul: Ein BERT-Modell und eine Bi-LSTM-Schicht werden verwendet, um kontextualisierte Wortrepräsentationen zu lernen.
Satzinteraktionsmodul: Dieses Modul transformiert die sequenzielle Wortrepräsentation in eine zweidimensionale semantische Ebene und injiziert die zuvor generierten Merkmale in diese Ebene.
Merkmalsbasierte Aufmerksamkeitsmodul: Hier wird eine merkmalsbasierte Aufmerksamkeit eingeführt, um implizite Zusammenhänge zwischen Entitäten und kombinierten Merkmalen zu erfassen.
Klassifikationsmodul: Basierend auf den Ausgaben der vorherigen Module wird die Beziehungsklasse vorhergesagt.
Die Experimente auf drei öffentlichen Benchmarkdatensätzen zeigen, dass der vorgeschlagene Ansatz den Stand der Technik übertrifft und die Leistung bei der Beziehungsextraktion signifikant verbessert.
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by Hao Wang,Yan... klokken arxiv.org 04-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.04959.pdfDypere Spørsmål