Kopplingar mellan relationer i relationsextraktion, som vi kallar klassband, är vanliga. I långt övervakat scenario kan en enhet tuple ha flera relation fakta. Att utnyttja klassband mellan relationer mellan en enhet tuple kommer att vara lovande för långt övervakad relation utvinning. Tidigare modeller är dock inte effektiva eller ignorerar att modellera denna egenskap. I detta arbete, för att effektivt utnyttja klassband, föreslår vi att göra gemensam relation extraktion med en enhetlig modell som integrerar konvolutionella neurala nätverk (CNN) med en allmän parvis rankning ram, där tre nya ranking förlust funktioner införs. Dessutom presenteras en effektiv metod för att lindra problemet med svår klassobalans från NR (ej relation) för modellträning. Experiment på en allmänt använd datauppsättning visar att utnyttjande av klassband kommer att öka utvinningen och visa hur effektiv vår modell är för att lära sig klassband. Vår modell överträffar baslinjerna avsevärt och uppnår toppmoderna resultat.
REF utnyttjar klassband mellan relationer inom en enhet och får lovande resultat.
Jointly Extracting Relations with Class Ties via Effective Deep Ranking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}