Vi undersöker uppgiften som gemensam enhet relation utvinning. Till skillnad från tidigare insatser föreslår vi ett nytt lättviktsparadigm för gemensamt lärande baserat på minimiriskutbildning (MRT). Speciellt optimerar vår algoritm en global förlustfunktion som är flexibel och effektiv för att utforska interaktioner mellan enhetsmodellen och relationsmodellen. Vi implementerar ett starkt och enkelt neuralt nätverk där MRT utförs. Experimentella resultat på referensvärdena ACE05 och NYT visar att vår modell kan uppnå toppmoderna gemensamma utvinningsresultat.
REF optimerar en global förlustfunktion för att gemensamt utbilda de två modellerna inom ramen för minimiriskutbildning.
Extracting Entities and Relations with Joint Minimum Risk Training
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}