Distantly övervakad Relation Extraction (RE) metoder utbilda en utsugare genom att automatiskt anpassa relation instanser i en kunskapsbas (KB) med ostrukturerad text. Utöver sambandsärenden innehåller KB ofta annan relevant sidoinformation, t.ex. alias av relationer (t.ex. grundade och samgrundade är alias för relationsgrundarenOfCompany). RE-modeller ignorerar vanligtvis sådan lättillgänglig sidoinformation. I detta dokument föreslår vi RESIDE, en fjärrövervakad neural relation extraktionsmetod som använder ytterligare sidoinformation från KBs för förbättrad relation extraktion. Den använder information om typ och relation av företag för att införa mjuka begränsningar samtidigt som den förutsäger relationer. RE-SIDE använder Graph Convolution Networks (GCN) för att koda syntaktisk information från text och förbättrar prestanda även när begränsad sidoinformation finns tillgänglig. Genom omfattande experiment på referensdataset visar vi på RESIDE:s effektivitet. Vi har gjort RESIDEs källkod tillgänglig för att uppmuntra reproducerbar forskning.
REF använde ytterligare sidoinformation från KBs för förbättrad RE.
RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information
{'venue': 'Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}