Inter-sentence relation utvinning handlar om ett antal komplexa semantiska relationer i dokument, som kräver lokala, icke-lokala, syntaktiska och semantiska beroenden. Befintliga metoder utnyttjar inte till fullo sådana beroenden. Vi presenterar en ny inter-sentence relation extraktion modell som bygger en märkt kant graf konvolutionella neurala nätverk modell på en dokument-nivå graf. Diagrammet är konstruerat med hjälp av olika beroenden mellan och inom gemenskapen för att fånga upp lokal och icke-lokal beroendeinformation. För att förutsäga relationen mellan en enhet par, använder vi multi-instance lärande med bi-affin parvisa poäng. Experimentella resultat visar att vår modell uppnår jämförbar prestanda med de toppmoderna neurala modellerna på två biokemiska datauppsättningar. Vår analys visar att alla typer i grafen är effektiva för inter-sentence relation extraktion.
När det gäller inter-sentence relation extraktion, en GCN-modell REF på en dokument-nivå graf används för att fånga lokala och icke-lokala beroenden.
Inter-sentence Relation Extraction with Document-level Graph Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}