GraphRel:利用图卷积网络进行联合实体和关系抽取
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更新于2024-08-04
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"本文介绍了一种名为GraphRel的模型,该模型使用图卷积网络(GCNs)进行联合实体和关系抽取,旨在解决传统模型在处理实体间多关系及关系相互影响上的不足。GraphRel在两个公共数据集NYT和WebNLG上的表现优于先前方法,实现了关系提取的新技术。模型包含两个阶段的预测,首先通过Bi-LSTM和GCN进行实体和关系的初步预测,然后在第二阶段利用第一阶段的关系概率作为GCN的邻接矩阵权重,进一步优化预测结果。实验结果显示,GraphRel在提高召回率的同时,保持了较高的精确率,整体性能提升显著。"
在自然语言处理领域,实体抽取和关系抽取是两个重要的任务,通常被分开处理。然而,"将文本建模为关系图,用于联合实体和关系提取"这一创新方法,通过引入GraphRel模型,首次尝试将两者结合起来。该模型的核心在于使用GCNs,这是一种能有效捕获非欧几里得数据结构信息的深度学习模型,特别适合处理复杂的关系网络。
论文的亮点在于其关系加权的GCN,它考虑了命名实体和关系之间的交互,提高了关系提取的准确性。此外,模型还利用了线性结构和依赖结构,提取文本的序列特征和区域特征,以及通过完整的词图提取词对间的隐式特征。这使得GraphRel能够更好地处理一对实体间的多个关系,以及重叠关系的预测问题。
模型的预测过程分为两个阶段。第一阶段,通过word embeddings和pos embeddings输入Bi-LSTM,然后结合依赖树构建的邻接矩阵应用GCN,形成Bi-GCN。这个阶段的输出用于初步的实体预测和关系预测。第二阶段,使用第一阶段得到的关系概率更新GCN的邻接矩阵,进一步迭代和聚合,优化预测结果。
在实验部分,GraphRel在NYT和WebNLG数据集上进行了验证,这两个数据集包含了多种类型的关系,包括正常关系、实体air重叠(EPO)和单实体重叠(SEO)。结果显示,GraphRel在F1分数上相对于先前工作分别提升了3.2%和5.8%,证明了其在实体和关系联合抽取上的优越性能。
总结起来,GraphRel模型通过创新的图建模和GCN的应用,为联合实体和关系抽取提供了一个强大的工具,尤其是在处理实体间复杂关系和重叠关系时,它的表现超越了传统的序列模型,为未来的研究开辟了新的方向。
2021-08-18 上传
2024-04-04 上传
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苗苗小姐
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