HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

نمذجة تفاعلات المهام في استخراج الكيانات والعلاقات على مستوى المستند

Liyan Xu; Jinho D. Choi
نمذجة تفاعلات المهام في استخراج الكيانات والعلاقات على مستوى المستند
الملخص

نستهدف استخراج العلاقات على مستوى الوثيقة في إعداد شامل (end-to-end)، حيث يجب على النموذج أن يقوم بشكل مشترك بعمليات استخراج الإشارات، وحل الت ссылات المرجعية (COREF) واستخراج العلاقات (RE) في وقت واحد، وتتم تقييمه بطريقة مركزية حول الكيان. وبشكل خاص، نعالج التفاعل الثنائي بين COREF و RE الذي لم يكن محور اهتمام الأعمال السابقة، ونقترح تقديم تفاعل صريح يُعرف بتوافق الرسم البياني (Graph Compatibility - GC)، وهو مصمم خصيصًا للاستفادة من خصائص المهمة، مما يربط قرارات المهمتين لتدخل مباشر بين المهام. تم إجراء تجاربنا على DocRED و DWIE؛ بالإضافة إلى GC، نقوم بتنفيذ ومقارنة إعدادات متعددة المهام التي يتم اعتمادها عادةً في الأعمال السابقة، بما في ذلك الإعداد المتتابع (pipeline)، والرموز المشتركة (shared encoders)، والانتشار الرسومي (graph propagation)، لفحص فعالية التفاعلات المختلفة. أظهرت النتائج أن GC حققت أفضل الأداء بمقدار تحسين يصل إلى 2.3/5.1 في F1 مقارنة بالنموذج الأساسي.

نمذجة تفاعلات المهام في استخراج الكيانات والعلاقات على مستوى المستند | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI