Extraction de relations à l'échelle du document comme segmentation sémantique

L'extraction de relations à l'échelle du document vise à extraire les relations entre plusieurs paires d'entités à partir d'un document. Les modèles précédemment proposés, basés sur des graphes ou sur des transformateurs, traitent les entités de manière indépendante, sans tenir compte des informations globales entre les triples relationnels. Dans cet article, nous abordons ce problème en prédisant une matrice de relations au niveau des entités, afin de capturer à la fois les informations locales et globales, de manière parallèle à la tâche de segmentation sémantique en vision par ordinateur. Plus précisément, nous proposons un réseau U-shaped pour la extraction de relations à l'échelle du document. Nous exploitons un module encodeur pour capturer les informations contextuelles des entités, ainsi qu'un module de segmentation en forme de U appliqué à une carte de caractéristiques de style image, afin de modéliser les dépendances globales entre les triples. Les résultats expérimentaux montrent que notre approche atteint des performances de pointe sur trois jeux de données de référence : DocRED, CDR et GDA.