De flesta befintliga metoder bestämmer relationstyper först efter att alla enheter har erkänts, vilket innebär att interaktionen mellan relationstyper och företag nämner inte är fullt modellerad. I detta dokument presenteras ett nytt paradigm för att behandla relationsextraktion genom att betrakta de närstående enheterna som argument för ett förhållande. Vi tillämpar en hierarkisk förstärkningsram (HRL) i detta paradigm för att förbättra samspelet mellan enhetsnamn och relationstyper. Hela extraktionsprocessen bryts ned i en hierarki av två nivåers RL-policyer för relationsdetektering respektive enhetsextraktion, så att det är mer genomförbart och naturligt att hantera överlappande relationer. Vår modell utvärderades på offentliga dataset som samlats in via fjärrövervakning, och resultaten visar att den får bättre prestanda än befintliga metoder och är mer kraftfull för att extrahera överlappande relationer 1.
I Ref föreslås en hierarkisk förstärkningsram för lärande som bryter ner den gemensamma extraktionsuppgiften till en högnivåuppgift för relationsdetektering och en lågnivåuppgift för enhetsextraktion.
A Hierarchical Framework for Relation Extraction with Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}