I detta arbete introducerar vi uppgiften Open-Type Relation Argument Extraction (ORAE): Med tanke på en corpus, en frågeenhet Q och en kunskapsbas relation (t.ex., "Q författat notable arbete med titel X"), modellen måste extrahera ett argument av icke-standard enhet typ (enheter som inte kan extraheras av en standard namngiven enhet tagger, t.ex., X: titeln på en bok eller ett konstverk) från corpus. Vi utvecklar och jämför ett brett spektrum av neurala modeller för denna uppgift vilket ger stora förbättringar över en stark baslinje uppnås med ett neural frågesvarssystem. Effekten av olika meningskodning arkitekturer och svar extraktionsmetoder jämförs systematiskt. En kodare baserad på gated återkommande enheter i kombination med en villkorlig slumpmässig fält tagger ger de bästa resultaten. Vi släpper en datauppsättning för att träna och utvärdera ORAE, baserat på WikiData och erhållits genom fjärrövervakning.
En annan liknande metod införs av REF, som utför relation argument extraktion med tanke på en frågeenhet och relation, i huvudsak inte för gemensam triplet extraktion.
Neural Architectures for Open-Type Relation Argument Extraction
{'venue': 'Nat. Lang. Eng. 25 (2019) 219-238', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}