استخراج الحقائق العلاقة بواسطة نموذج عصبي منتهٍ إلى منتهٍ مع آلية النسخ

تُعدّ الحقائق المتعلقة في الجمل معقدة غالبًا. قد تتقاطع أزواج العلاقات المختلفة في جملة واحدة. قسمنا الجمل إلى ثلاث فئات وفقًا لدرجة تداخل أزواج العلاقات، وهي: العادي، وتداخل زوج الكيانات، وتوافق الكيان الواحد. تركز الطرق الحالية بشكل رئيسي على الفئة العادية، وتفشل في استخراج أزواج العلاقات بدقة. في هذا البحث، نقترح نموذجًا نهائياً يعتمد على التعلم من التسلسل إلى التسلسل مع آلية النسخ، والذي يمكنه استخراج الحقائق المتعلقة من الجمل من أي من هذه الفئات بشكل متزامن. نستخدم استراتيجيتين مختلفتين في عملية التفكيك: إما استخدام مُفكِّك واحد موحد فقط، أو تطبيق عدة مُفكِّكات منفصلة. تم اختبار نماذجنا على مجموعتين عامتين من البيانات، وأظهر النموذج تفوقًا كبيرًا على الطريقة الأساسية.