多任务实体、关系和共指识别在科学知识图谱构建中的应用

我们介绍了一种在科学文章中识别和分类实体、关系及共指簇的多任务设置。我们创建了SciERC数据集，该数据集包含所有三项任务的注释，并开发了一个统一框架——科学信息提取器（SciIE），该框架采用了共享片段表示。多任务设置减少了任务之间的级联错误，并通过共指链接利用了跨句子的关系。实验表明，我们的多任务模型在科学信息提取方面优于以往的模型，且未使用任何特定领域的特征。此外，我们还展示了该框架支持构建科学知识图谱，可用于分析科学文献中的信息。