HyperAIHyperAI
منذ 11 أيام

نهج مُحبِّطٌ بشكلٍ مُدهشٍ لاستخراج الكيانات والعلاقات

Zexuan Zhong, Danqi Chen
نهج مُحبِّطٌ بشكلٍ مُدهشٍ لاستخراج الكيانات والعلاقات
الملخص

يهدف استخراج العلاقات من الطرف إلى الطرف إلى تحديد الكيانات المحددة واستخراج العلاقات بينها. تعتمد معظم الدراسات الحديثة على نمذجة هاتين المهمتين الفرعيتين معًا، إما من خلال صياغتهما ضمن إطار تنبؤ منظم واحد، أو من خلال تعلم متعدد المهام عبر تمثيلات مشتركة. في هذه الدراسة، نقدم نهجًا بسيطًا متسلسلًا (pipelined) لاستخراج الكيانات والعلاقات، ونُحقِّق حالة جديدة من الأداء المتميز على المعايير القياسية (ACE04 و ACE05 و SciERC)، حيث نحقق تحسنًا مطلقًا في دقة العلاقة (F1) بنسبة 1.7% إلى 2.8% مقارنة بالنماذج المشتركة السابقة التي تستخدم نفس المُشفِّرات المُدرَّبة مسبقًا. يعتمد نهجنا جوهرًا على اثنين من المُشفِّرات المستقلة، ويستخدم فقط نموذج الكيانات لبناء المدخلات المخصصة لنموذج العلاقة. من خلال سلسلة من التحقيقات الدقيقة، نؤكد أهمية تعلُّم تمثيلات سياقية مختلفة للكيانات والعلاقات، ودمج معلومات الكيانات مبكرًا داخل نموذج العلاقة، بالإضافة إلى إدراج السياق العام. وأخيرًا، نقدّم أيضًا تقريبًا فعّالًا لنهجنا، والذي يتطلب فقط مرورًا واحدًا لكل من مُشفِّر الكيانات ومُشفِّر العلاقات أثناء التقييم، ما يُحقّق تسريعًا بنسبة 8 إلى 16 مرة مع انخفاض طفيف في الدقة.