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一个令人尴尬的简单对话关系抽取模型

Fuzhao Xue Aixin Sun Hao Zhang Jinjie Ni Eng-Siong Chng

摘要

对话关系抽取(RE)是指预测对话中提到的两个实体之间的关系类型。在本文中,我们提出了一种简单而有效的模型,命名为SimpleRE,用于完成RE任务。SimpleRE通过一种新颖的输入格式——BERT关系标记序列(BRS)来捕捉对话中多个关系之间的相互联系。在BRS中,使用多个[CLS]标记来捕捉对话中不同实体对之间可能存在的关系。随后,设计了一种关系精炼门(RRG),以自适应的方式提取特定于关系的语义表示。实验结果表明,在DialogRE数据集上,SimpleRE不仅实现了最佳性能,而且训练时间显著缩短。此外,SimpleRE在句级RE任务上也优于所有直接基线方法,且未使用外部资源。


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