Vi visar att vid utdrag av relation på straffnivå är det fördelaktigt att ta hänsyn till andra relationer i det relevanta sammanhanget samtidigt som man förutser målförhållandet. Vår arkitektur använder en LSTM-baserad kodare för att gemensamt lära sig representationer för alla relationer i en enda mening. Vi kombinerar sammanhangsrepresentationer med en uppmärksamhetsmekanism för att göra den slutliga förutsägelsen. Vi använder Wikidata kunskapsbasen för att konstruera en datauppsättning av flera relationer per mening och för att utvärdera vår strategi. Jämfört med ett baslinjesystem resulterar vår metod i en genomsnittlig felminskning på 24% på en utdragen uppsättning relationer. Koden och datauppsättningen för att replikera experimenten görs tillgängliga på https://github.com/ukplab.
I REF beaktade man andra förbindelser i ett tydligt sammanhang, samtidigt som man förutsåg målförhållandet.
Context-Aware Representations for Knowledge Base Relation Extraction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}