HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

شبكة انتباه محددة بالعلاقة لاستخراج الكيان والعلاقة بشكل مشترك

{Li Guo, Zeliang Song, Qiannan Zhu, Shirui Pan, Xiaofei Zhou, Yue Yuan}
شبكة انتباه محددة بالعلاقة لاستخراج الكيان والعلاقة بشكل مشترك
الملخص

استخراج الكيانات والعلاقات معًا يُعد مهمة مهمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، حيث يهدف إلى استخلاص جميع الثلاثيات الارتباطية من النصوص المجردة. يُشكل هذا تحديًا كبيرًا نظرًا لوجود تداخل في الكيانات بين بعض الثلاثيات المستخرجة من جملة واحدة. تعتمد معظم الطرق الحالية على تنفيذ التعرف على الكيانات أولاً، ثم الكشف عن العلاقات بين كل أزواج الكيانات الممكنة، وهو ما يُعاني غالبًا من عمليات زائدة كثيرة. في هذه الورقة، نقترح شبكة انتباه محددة للعلاقة (RSAN) للتعامل مع هذه المشكلة. تعتمد شبكة RSAN على آلية انتباه واعية بالعلاقة لبناء تمثيلات جملة محددة لكل علاقة، ثم تقوم بتصنيف التسلسل لاستخراج الكيانات الرأسية والذاتية المقابلة لها. أظهرت التجارب على مجموعتي بيانات عامتين أن نموذجنا يمكنه استخراج الثلاثيات المتداخلة بشكل فعّال وتحقيق أداءً متميزًا على مستوى الحد الأقصى من الأداء. يمكن الوصول إلى كود نموذجنا عبر الرابط: https://github.com/Anery/RSAN

شبكة انتباه محددة بالعلاقة لاستخراج الكيان والعلاقة بشكل مشترك | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI