HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

استخراج علاقات الحوار باستخدام شبكات الرسم البياني الانتباهية غير المتجانسة على مستوى الوثيقة

Hui Chen; Pengfei Hong; Wei Han; Navonil Majumder; Soujanya Poria
استخراج علاقات الحوار باستخدام شبكات الرسم البياني الانتباهية غير المتجانسة على مستوى الوثيقة
الملخص

استخراج علاقات الحوار (DRE) يهدف إلى الكشف عن العلاقة بين كيانين مذكورين في حوار متعدد الأطراف. يلعب هذا الدور دورًا مهمًا في بناء الرسوم البيانية للمعرفة من بيانات المحادثات المتزايدة على الإنترنت وفي تسهيل تطوير أنظمة الحوار الذكية. الطرق السابقة لـ DRE لا تستفيد بشكل كبير من معلومات المتحدث - فهي تضيف أسماء المتحدثين فقط قبل العبارات. لذلك، فإنها تفشل في نمذجة العلاقات الحاسمة بين المتحدثين التي قد توفر سياقًا إضافيًا للكيانات ذات الصلة من خلال الضمائر والمثيرات. ومع ذلك، نقدم طريقة تعتمد على شبكة الانتباه الرسومي (Graph Attention Network) لـ DRE حيث يتم بناء رسم بياني يحتوي على عقد متحدة بشكل معنى لمتحدث، وكيان، ونوع الكيان، والعبارة. يتم تقديم هذا الرسم البياني إلى شبكة الانتباه الرسومي لنشر السياق بين العقد ذات الصلة، مما يلتقط سياق الحوار بفعالية. نظهر بالتجربة أن هذه الطريقة القائمة على الرسم البياني تلتقط العلاقات بين أزواج الكيانات المختلفة في الحوار بشكل فعال للغاية حيث تتفوق على أفضل الأساليب الحالية بمعدل كبير على مجموعة البيانات المرجعية DialogRE. تم إطلاق شفرتنا المصدرية في: https://github.com/declare-lab/dialog-HGAT

استخراج علاقات الحوار باستخدام شبكات الرسم البياني الانتباهية غير المتجانسة على مستوى الوثيقة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI