SIRE : Raisonnement séparé intra-et inter-sentences pour l'extraction de relations au niveau du document

L'extraction de relations à l'échelle du document a attiré une attention croissante ces dernières années. Elle est généralement formulée comme un problème de classification visant à prédire les relations entre toutes les paires d'entités présentes dans un document. Toutefois, les travaux antérieurs représentent de manière indistincte les relations intra-sentencielles et inter-sentencielles de la même manière, ce qui mélange les motifs distincts propres à leur prédiction. En outre, ils construisent un graphe documentaire et utilisent les chemins entre les entités dans ce graphe comme indices pour le raisonnement logique. Or, il n'est pas toujours possible de relier toutes les paires d'entités par un chemin dans ce graphe, ni de garantir que les chemins existants soient corrects pour le raisonnement logique. Par conséquent, de nombreux cas de raisonnement logique échappent à cette approche. Ce papier propose une architecture efficace, SIRE, pour représenter les relations intra- et inter-sentencielles de manières différentes. Nous avons conçu un nouveau module de raisonnement logique, simple et direct, capable de couvrir un plus grand nombre de chaînes de raisonnement logique. Les expériences menées sur des jeux de données publics montrent que SIRE surpasser les méthodes précédentes les plus avancées. Une analyse approfondie confirme que nos prédictions sont fiables et explicables. Notre code est disponible à l'adresse suivante : https://github.com/DreamInvoker/SIRE.