Beroende träd hjälper relation utvinning modeller fånga långa förhållanden mellan ord. Befintliga beroendebaserade modeller försummar dock antingen viktig information (t.ex. negation) genom att beskära beroendeträden alltför aggressivt, eller är beräknande ineffektiva eftersom det är svårt att parallellisera över olika trädstrukturer. Vi föreslår en utvidgning av diagramkonvolutionella nätverk som är skräddarsydda för relationsextraktion, som samlar information om godtyckliga beroendestrukturer effektivt parallellt. För att införliva relevant information samtidigt som vi maximalt tar bort irrelevant innehåll, tillämpar vi ytterligare en ny beskärningsstrategi på inmatningsträden genom att hålla ord omedelbart runt den kortaste vägen mellan de två enheter som ett förhållande kan innehålla. Den resulterande modellen uppnår state-of-the-art prestanda på den storskaliga TACRED datauppsättning, överträffar befintliga sekvens och beroende-baserade neurala modeller. Vi visar också genom detaljerad analys att denna modell har kompletterande styrkor till sekvensmodeller, och kombinerar dem ytterligare förbättrar state of the art.
I REF fastställdes en ny toppmodern teknik för relationsextraktion på TACRED-datauppsättningen genom att använda en kombination av beskärning och grafkonvolutioner på beroendeträdet.
Graph Convolution over Pruned Dependency Trees Improves Relation Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}