Åtskilligt övervakad relationsextraktion använder befintliga kunskapsdiagram för att automatiskt samla in utbildningsdata. Långsiktig övervakning är effektiv när det gäller att skala upp förhållandet till storskalig korpora, men den lider oundvikligen av fel märkningsproblem. Många ansträngningar har gjorts för att identifiera giltiga fall av bullriga data. De flesta befintliga metoder hanterar dock varje relation isolerat, oberoende av rika semantiska korrelationer som finns i relationshierarkier. I detta dokument strävar vi efter att införliva hierarkisk information om förbindelserna för att avlägsna förhållanden som övervakas på distans och föreslår ett nytt system för hierarkisk uppmärksamhet. De många skikten i vårt hierarkiska uppmärksamhetssystem ger grov till fin granularitet för att bättre identifiera giltiga fall, vilket är särskilt effektivt för att extrahera dessa långa-tail relationer. De experimentella resultaten på ett storskaligt referensdataset visar att våra modeller kan modellera den hierarkiska informationen om relationer och betydligt överträffa andra baslinjer. Källkoden för detta dokument kan erhållas från https://github.com/ thunlp/HNRE.
I REF föreslogs ett system för hierarkisk uppmärksamhet när det gäller förnybar energi, särskilt när det gäller förbindelser med lång sektor.
Hierarchical Relation Extraction with Coarse-to-Fine Grained Attention
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}