Förhållandena i meningarna är ofta komplicerade. Olika relationstrioler kan ha överlappningar i en mening. Vi delade upp meningarna i tre typer enligt trilling överlappning grad, inklusive Normal, EntityPairOverlap och SingleEntiyOverlap. Befintliga metoder fokuserar främst på normal klass och misslyckas med att extrahera relationstrioler exakt. I detta dokument föreslår vi en end-to-end-modell baserad på sekvens-till-sekvens-inlärning med kopieringsmekanism, som tillsammans kan extrahera relationsfakta från meningar av någon av dessa klasser. Vi antar två olika strategier i avkodningsprocessen: anställa endast en enad dekoder eller tillämpa flera separerade dekodrar. Vi testar våra modeller i två offentliga datauppsättningar och vår modell överträffar baslinjemetoden betydligt.
REF föreslog en sekvens-till-sekvens-modell med kopieringsmekanism för att hantera det överlappande problemet vid extraktion av flera samband.
Extracting Relational Facts by an End-to-End Neural Model with Copy Mechanism
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}