Vi utvecklar ett nytt paradigm för uppgiften som gemensam enhet relation utvinning. Den identifierar först företag som spänner över och sedan gör en gemensam slutsats om företagstyp och relationstyper. För att ta itu med den gemensamma typen av slutsats uppgift, föreslår vi en ny graf convolutional network (GCN) körs på en enhet-relation bipartit graf. Genom att införa en binär relation klassificering uppgift, kan vi utnyttja strukturen av enhet-relation bipartit diagram på ett mer effektivt och tolkningsbart sätt. Experiment på ACE05 visar att vår modell överträffar befintliga gemensamma modeller inom enhetsprestanda och är konkurrenskraftig med den senaste tekniken i relation till prestanda.
REF utvecklar en tvåpartsgraf för företag/relation för att göra en gemensam slutsats om företagstyp och relationstyper.
Joint Type Inference on Entities and Relations via Graph Convolutional Networks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}