De senaste modellerna för gemensamt erkännande och relationsutdragning bygger i hög grad på externa verktyg för bearbetning av naturligt språk (NLP) såsom POS (del av tal) taggers och beroendetolkar. Därför är prestandan hos sådana gemensamma modeller beroende av kvaliteten på de funktioner som erhålls från dessa NLP-verktyg. Dessa egenskaper är dock inte alltid korrekta för olika språk och sammanhang. I detta dokument föreslår vi en gemensam neural modell som utför enhetsigenkänning och relation extraktion samtidigt, utan behov av några manuellt extraherade funktioner eller användning av något externt verktyg. Specifikt modellerar vi enhetsigenkänningsuppgiften med hjälp av ett CRF-skikt (Conditional Random Fields) och relationsextraheringsuppgiften som ett multi-head urvalsproblem (dvs. potentiellt identifiera flera relationer för varje enhet). Vi presenterar en omfattande experimentell installation, för att visa effektiviteten av vår metod med hjälp av datauppsättningar från olika sammanhang (dvs. nyheter, biomedicinska, fastigheter) och språk (dvs. engelska, holländska). Vår modell överträffar de tidigare neurala modeller som använder automatiskt extraherade funktioner, medan den utför inom en rimlig marginal av funktionsbaserade neurala modeller, eller till och med slår dem.
Bekoulis m.fl. (2017) REF föreslår en gemensam neural modell som utför enhetsigenkänning och relationsextraktion samtidigt, utan behov av manuellt extraherade funktioner eller användning av något externt verktyg.
Joint entity recognition and relation extraction as a multi-head selection problem
{'venue': 'Expert Systems with Applications, Volume 114, 30 December 2018, Pages 34-45, ISSN 0957-4174', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}