شبكة تفاعل متكرر لاستخراج الكيانات وتصنيف العلاقات بشكل مشترك

يُحفَّز مفهوم استخدام منهجيات التعلم متعدد المهام لمعالجة استخلاص الكيان والعلاقة معًا من خلال الارتباط بين مهمة التعرف على الكيانات ومهمة تصنيف العلاقات. تتعلم الطرق الحالية التي تستخدم تقنيات التعلم متعدد المهام لحل هذه المشكلة التفاعل بين المهمتين من خلال شبكة مشتركة، حيث يتم نقل المعلومات المشتركة إلى الشبكات المخصصة لكل مهمة لإجراء التنبؤ. ومع ذلك، فإن هذا النهج يعيق النموذج عن تعلّم التفاعلات الصريحة بين المهمتين، مما يقلل من أداء كل مهمة على حدة. كحل لهذا التحدي، نصمم نموذجًا للتعلم متعدد المهام نسميه "الشبكة التفاعلية الدورية"، التي تتيح تعلّم التفاعلات بشكل ديناميكي، وبالتالي تمكّن من نمذجة خصائص المهام المخصصة بشكل فعّال لتصنيف البيانات. تؤكد الدراسات التجريبية على مجموعتي بيانات واقعيتين فائدة النموذج المقترح.