要約
対話関係抽出（RE）は、対話で言及された2つのエンティティ間の関係タイプを予測することである。本論文では、REタスク向けに単純かつ効果的なモデルであるSimpleREを提案する。SimpleREは、BERT Relation Token Sequence (BRS) と呼ばれる新しい入力形式を通じて、対話内の複数の関係間の相互関連を捉える。BRSでは、複数の[CLS]トークンが使用され、対話内で言及された異なるエンティティペア間の可能な関係を捉える。次に、Relation Refinement Gate (RRG) が設計され、適応的に関係固有の意味表現を抽出する。DialogREデータセットでの実験結果から、SimpleREは最優秀な性能を達成し、訓練時間も大幅に短縮されていることが示された。さらに、外部リソースを使用せずに句レベルのREにおいてすべての直接的なベースラインを上回ることが確認された。注：「[CLS]トークン」はBERTモデルにおいて文書の先頭に挿入される特殊トークンであり、「Relation Refinement Gate (RRG)」は本研究で提案された新たな技術的概念です。