Konventionella Open Information Extraction (Open IE) system är vanligtvis byggt på handgjorda mönster från andra NLP-verktyg såsom syntaktisk tolkning, men de står inför problem med felutbredning. I detta dokument föreslår vi en neural öppen IE-strategi med en kodare-dekoderram. Särskiljande från befintliga metoder, neural Open IE metod lär sig mycket självsäkra argument och relation tuples boots fast från ett toppmodernt Open IE-system. En empirisk studie på en stor referensdatauppsättning visar att neurala öppna IE-systemet avsevärt överträffar flera baslinjer, samtidigt som jämförbar beräkningseffektivitet upprätthålls.
REF föreslår en kodare-dekoder ram med en uppmärksamhetsbaserad kopieringsmekanism för att extrahera binära relation tuples.
Neural Open Information Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}