استخراج العلاقات العصبية من البداية إلى النهاية باستخدام الانتباه الثنائي العميق

نقترح نموذج شبكة عصبية لاستخراج الكيانات المسمّاة والعلاقات بينها بشكل مشترك، دون استخدام أي خصائص مصنوعة يدويًا. الإسهام الرئيسي لنموذجنا يتمثل في توسيع نموذج التعرف على الكيانات القائم على BiLSTM-CRF بإضافة طبقة انتباه ثنائية العمق (biaffine attention layer) لنمذجة التفاعلات من الدرجة الثانية بين الخصائص الكامنة للتقييم العلائقي، مع التركيز بشكل خاص على دور الكيان في علاقة ذات اتجاه. على مجموعة البيانات المرجعية "التعرف على العلاقات والكيانات" CoNLL04، تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا يتفوق على النماذج السابقة، مما أدى إلى تحقيق أداء جديد يعد الأفضل حتى الآن (state-of-the-art).