Relationsklassificering är en viktig NLP-uppgift för att extrahera relationer mellan enheter. De senaste metoderna för relationsklassificering baseras främst på konvolutionella eller recurrent neurala nätverk. Nyligen uppnådde den förtränade BERT-modellen mycket framgångsrika resultat i många NLP-klassificering/sekvensmärkningsuppgifter. Relationsklassificeringen skiljer sig från dessa uppgifter genom att den bygger på information om både meningen och de två målenheterna. I detta dokument föreslår vi en modell som både utnyttjar den förträngda BERT-språkmodellen och innehåller information från målenheterna för att ta itu med relationsklassificeringsuppgiften. Vi lokaliserar målenheterna och överför informationen genom den på förhand utbildade arkitekturen och införlivar motsvarande kodning av de två enheterna. Vi uppnår betydande förbättringar jämfört med den senaste metoden på SemEval 2010 uppgift 8 relational dataset.
I den senaste forskningen, Wu och He REF föreslå en R-BERT modell, som använder den förtränade BERT språkmodell och når toppen av leaderboarden i relation extraktion.
Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification
{'venue': "CIKM '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}