SpanRE: Entities and Overlapping Relations Extraction Based on Spans and Entity Attention

要約

タイトル：SpanRE：スパンとエンティティアテンションに基づくエンティティと重複した関係の抽出

要約：
– 情報抽出の基本的なタスクであるエンティティと関係の抽出について、文章から抽出されたトリプレットは互いに重なることがある。
– 以前の手法では、重複に関する問題に対処しなかったか、部分的に解決したに過ぎなかった。
– トリプレットの重複に完全に対処するため、まず標準的なスパンメカニズムを用いて候補主語を抽出する。その後、ラベル付きスパンメカニズムを使用して、オブジェクトと関係を同時に抽出する。ラベル付きスパンメカニズムを使用して、開始位置と終了位置がオブジェクトを示し、ラベルがオブジェクトの関係に対応するラベル付きスパンを生成する。さらに、エンティティアテンションメカニズムを設計して、主語と文章との情報融合を強化する。
– この方法を2つの公共データセットでテストし、最高のパフォーマンスを発揮した。

要約(オリジナル)

Extracting entities and relations is an essential task of information extraction. Triplets extracted from a sentence might overlap with each other. Previous methods either did not address the overlapping issues or solved overlapping issues partially. To tackle triplet overlapping problems completely, firstly we extract candidate subjects with a standard span mechanism. Then we present a labeled span mechanism to extract the objects and relations simultaneously, we use the labeled span mechanism to generate labeled spans whose start and end positions indicate the objects, and whose labels correspond to relations of subject and objects. Besides, we design an entity attention mechanism to enhance the information fusion between subject and sentence during extracting objects and relations. We test our method on two public datasets, our method achieves the best performances on these two datasets.

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arxiv.jp, OpenAI