I detta dokument föreslår vi ett nytt paradigm för uppgiften att utvinna entitetsförhållandet. Vi kastar uppgiften som en multi-turn frågesvar problem, d.v.s. utvinning av enheter och relationer omvandlas till uppgiften att identifiera svar spänner från sammanhanget. Denna multi-turn QA formalisering kommer med flera viktiga fördelar: för det första, frågefrågan kodar viktig information för den enhet / relation klass vi vill identifiera; för det andra, QA ger ett naturligt sätt att gemensamt modellera enhet och relation; och för det tredje, det tillåter oss att utnyttja de väl utvecklade maskinläsförståelse (MRC) modeller. Experiment på ACE och CoNLL04 corpora visar att det föreslagna paradigmet avsevärt överträffar tidigare bästa modeller. Vi kan få de senaste resultaten från alla ACE04-, ACE05- och CONLL04-dataseten, vilket ökar SOTA-resultaten för de tre dataseten till 49,6 (+1,2), 60,3 (+0,7) respektive 69,2 (+1,4). Dessutom konstruerar vi en nyutvecklad datauppsättning RESUME, som kräver flerstegsresonemang för att konstruera beroenden för enheter, i motsats till den enstegsberoende extraktionen i trillingsprecisionen i tidigare datauppsättningar. Den föreslagna multi-turn QA-modellen uppnår också bästa prestanda på RE-SUME-datasetet. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. Ref (2019) kastar uppgiften som en multi-turn frågesvar problem, dvs. utvinning av enheter och relationer omvandlas till uppgiften att identifiera svar spänner från sammanhanget.
Entity-Relation Extraction as Multi-Turn Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}