摘要
我们在端到端设置中针对文档级关系抽取，其中模型需要同时执行提及提取、共指消解（COREF）和关系抽取（RE），并以实体为中心的方式进行评估。特别是，我们解决了之前研究未重点关注的共指消解与关系抽取之间的双向交互问题，并提出引入显式交互机制——图兼容性（Graph Compatibility, GC）。该机制专门设计用于利用任务特性，将两个任务的决策直接关联起来，实现任务间的直接干扰。我们的实验在DocRED和DWIE数据集上进行；除了图兼容性外，我们还实现了并比较了以往研究中常用的多种多任务设置，包括流水线、共享编码器和图传播，以检验不同交互方式的有效性。结果表明，图兼容性在基线模型上取得了最佳性能，F1值分别提高了2.3和5.1个百分点。