De flesta arbeten i relation extraktion bildar en förutsägelse genom att titta på en kort spännvidd av text inom en enda mening som innehåller en enda enhet par nämner. Detta tillvägagångssätt tar ofta inte hänsyn till interaktioner över nämner, kräver överflödig beräkning för varje omnämnande par, och ignorerar relationer uttryckt över mening gränser. Dessa problem förvärras av det dokument (snarare än mening-) nivå annotering som är vanligt i biologisk text. Som svar föreslår vi en modell som samtidigt förutsäger förhållandet mellan alla nämna par i ett dokument. Vi bildar parvisa förutsägelser över hela papper abstracts med hjälp av en effektiv själv-attention kodare. Alla par nämner poäng gör att vi kan utföra multi-intance lärande genom att samla över omnämnanden för att bilda enhet par representationer. Vi anpassar oss vidare till inställningar utan att nämna-nivå annotation genom att gemensamt utbilda för att förutsäga namngivna enheter och lägga till en corpus av svagt märkta data. I experiment på två Biocreative benchmarkingdataset uppnår vi toppmodern prestanda på Biocreative V Chemical Disease Relation Dataset för modeller utan externa KB resurser. Vi introducerar också ett nytt dataset en storleksordning som är större än befintliga humanannoterade biologiska dataset och mer exakta än fjärrövervakade alternativ.
REF beaktade lärande med flera intance för dokumentnivå RE.
Simultaneously Self-Attending to All Mentions for Full-Abstract Biological Relation Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}