استخراج العلاقات على مسافات طويلة بكفاءة باستخدام DG-SpanBERT

في معالجة اللغة الطبيعية، يهدف استخراج العلاقات إلى فهم منطقي للنصوص غير المهيكلة. وفي هذا العمل، نقترح نموذجًا جديدًا يعتمد على SpanBERT يُعرف بـ (DG-SpanBERT)، الذي يستخرج السمات الدلالية من الجملة الأصلية باستخدام نموذج اللغة المُدرّب مسبقًا SpanBERT وشبكة تلافيفية رسمية (GCN) لاستخلاص السمات المخفية. يرث نموذجنا DG-SpanBERT الميزة التي يتمتع بها SpanBERT في تعلم السمات اللفظية الغنية من مجموعات بيانات ضخمة. كما يتمتع بنقطة قوة في استخلاص العلاقات على المدى الطويل بين الكيانات بفضل استخدام شبكة التلافيف الرسومية (GCN) على شجرة الاعتماد. وأظهرت النتائج التجريبية أن نموذجنا يتفوق على النماذج القائمة على الاعتماد والنمذجة التسلسلية الأخرى، ويحقق أداءً متقدمًا على مستوى الحالة الحالية (state-of-the-art) على مجموعة بيانات TACRED.