seq2rel：端到端的文档级关系抽取序列到序列模型

"这篇论文探讨了一种名为seq2rel的端到端序列到序列方法在文档级关系抽取（DocRE）中的应用，该方法整合了实体提取、共指消解和关系提取，旨在提高在生物医学数据集上的性能。通过使用实体提示策略，seq2rel在多个流行的数据集上与传统基于流水线的方法进行了对比，并在某些情况下表现出优越性。论文还首次报告了这些数据集的端到端结果，并提供了代码、数据和训练模型的开源链接，以及在线演示的访问方式。" 在生物医学文献分析中，关系抽取是一项关键任务，它涉及到识别并提取文本中涉及特定语义关系的实体对，如化学物质引发的疾病等。传统的RE方法通常采用分步的流水线方式，先进行实体识别，再进行关系抽取。然而，这种分离的方法可能会因为信息丢失或错误传播导致性能下降。 论文介绍的seq2rel模型则采用了端到端的学习策略，它将整个DocRE过程作为一个整体来处理，避免了流水线方法中各组件之间的信息断裂。seq2rel利用序列到序列的架构，能够捕获句子内部和句子间的复杂交互，有效地整合跨句子边界的关系信息。此外，实体提示策略的引入有助于模型更好地理解实体和它们的关系。 实验部分，seq2rel在多个生物医学数据集上与现有的基于流水线的方法进行了比较，展示出在某些情况下的优越性能。这表明端到端学习在DocRE任务中具有潜力，可以提高效率和准确性。同时，作者首次报告了这些数据集的端到端结果，为未来的研究提供了基准。 为了促进研究复现和进一步的发展，论文的作者公开了他们的代码、数据和训练模型，这将极大地便利其他研究者在这个领域的工作。此外，他们还提供了一个在线演示，使得非专业人士也能直观地了解seq2rel模型的工作机制。 这篇论文为DocRE领域带来了创新，提出了一种更有效且高效的端到端学习框架，并在实践中验证了其优越性，对于提升生物医学文本挖掘的自动化水平具有重要意义。