HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

استخراج الحقائق العلاقة الموجهة بالقائمة المجاورة من خلال التعلم متعدد المهام التكيفي

Fubang Zhao, Zhuoren Jiang, Yangyang Kang, Changlong Sun, Xiaozhong Liu
استخراج الحقائق العلاقة الموجهة بالقائمة المجاورة من خلال التعلم متعدد المهام التكيفي
الملخص

تهدف استخراج الحقائق العلاقاتية إلى استخراج ثلاثيات معنوية من النصوص غير المنظمة. في هذه الدراسة، نُظهر أن جميع نماذج استخراج الحقائق العلاقاتية يمكن تنظيمها وفقًا لنظرة تحليلية قائمة على الرسوم البيانية. وتم اقتراح نموذج فعّال يُسمى aDjacency lIst oRiented rElational faCT (DIRECT)، استنادًا إلى هذا الإطار التحليلي. ولتخفيف التحديات المرتبطة بتراكم الأخطاء والتوازن بين خسائر المهام الفرعية، يستخدم DIRECT استراتيجية جديدة لتعلم المهام المتعددة المتكيفة مع التوازن الديناميكي لخسائر المهام الفرعية. أُجريت تجارب واسعة على مجموعتي بيانات معياريتين، وأثبتت النتائج أن النموذج المقترح يتفوق على سلسلة من النماذج الرائدة (SoTA) في مجال استخراج ثلاثيات العلاقات.

استخراج الحقائق العلاقة الموجهة بالقائمة المجاورة من خلال التعلم متعدد المهام التكيفي | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI