Detta dokument beskriver vår inlämning för ScienceIE:s gemensamma uppgift (SemEval-2017 Task 10) om enhet och relationsutdrag ur vetenskapliga uppsatser. Vår modell är baserad på end-to-end relation utvinning modell av Miwa och Bansal (2016) med flera förbättringar såsom semi-övervakad inlärning via neurala språkmodeller, tecken-nivå kodning, giktare extraherade från befintliga kunskapsbaser, och modell ensembler. Vår officiella inlämning rankas först i end-to-end enhet och relation utvinning (scenario 1), och andra i relation-endast extraktion (scenario 3). ScienceIE:s gemensamma uppgift (Augenstein m.fl., 2017) är att ta fram information ur vetenskapliga artiklar. I end-to-end-utvärderingsscenariot gavs deltagarna en punkt och ombads att extrahera maskinskrivna enheter (Task, Material eller Process) och relationer (Hyponym-of eller Synonym-of) inom olika vetenskapliga områden. Jag är ett föredöme. Betrakta följande indatamening: "Här betraktar vi ett radikalt par där den första elektronspinnen saknar hyperfina interaktioner, medan den andra elektronspinnen interagerar isotropiskt med en spinn-1-kärna, t.ex. kväve." Den angivna människan märkta enhet annoteringar för denna mening inkluderar: "elektronspinn" av typ Process, "spin-1-kärna" av typ Material och "kväve" av typ Material. Den enda positiva relationen som anges för denna mening är: Hyponym-of("kväve", "spin-1-kärna"). Vi kommer att använda detta exempel i hela tidningen för att illustrera olika delar av vårt system (se bild. 1 )............................................................................................................... I detta avsnitt beskriver vi komponenterna i vårt system. Förbehandling av text. Vi bearbetar inmatningstexten med spaCy 1 som ger mening segmentering, tokenization, del-of-tal (POS) taggning och märkt beroende tolkning. Etikettkodning. Vi använder BILOU-märkningssystemet för att koda kommentarerna för var och en av de tre typerna av enheter. För en viss enhetstyp är varje tecken i en mening märkt med: O om det inte tillhör någon enhet, U om det tillhör en singletoken-enhet, B om det är början på en flerordsenhet, L om det är slutet på en flerordsenhet, och jag om det är inuti en flerordsenhet. För att göra det möjligt för samma token att delta i flera enheter av olika typer tilldelas varje token tre etiketter (en för varje enhetstyp). 2 De märkta uppgifterna anger två typer av relationer: en riktningsrelation (Hyponym-of) och en oriktad relation (Synonym-of). I vårt system konverterar vi automatiskt Hyponym-of(e2,e1) till en ny etikett Hypernym-of(e1,e2) när e2 följer e1 i meningen. Vi skapar etiketten No-relation(e1,e2) vid behov för att ha en etikett för varje par (e1,e2) där e1 föregår e2 i en mening. Denna kodning tillåter oss att endast betrakta enhet par i den ordning i vilken de visas i meningen. På andra 1 https://spacy.io/ 2 I ett litet antal fall sammanföll inte de mänskliga etiketter som specificerats på teckennivå med vår tokenisering. I dessa fall använde vi de mänskliga kommentarerna för att åsidosätta tokeniseringen. När två enhetsanteckningar av samma företagstyp överlappar varandra behåller vi bara den längre.
Det näst bästa systemet var en neural end-to-end modell genom REF.
The AI2 system at SemEval-2017 Task 10 (ScienceIE): semi-supervised end-to-end entity and relation extraction
{'venue': 'SemEval@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}