论文地址:《GraphRel: Modeling Text as Relational Graphs for Joint Entity and Relation Extraction》

GitHub地址:GraphRel

提出一种端到端关系抽取模型GraphRel,该模型利用图卷积网络(GCNs)来联合学习命名实体和实体间关系。与以往的baseline相比,我们通过关系加权GCN来考虑命名实体和关系之间的交互,以更好地提取关系。线性结构和依存句法结构用来提取文本的序列特征和区域特征,而完整的词图则进一步用于提取文本所有词对之间的潜在特征。利用基于图的方法,对重叠关系的预测比以前的顺序方法有了实质性的改进。我们在两个公开数据集上评估GraphRel: NYT和WebNLG。结果表明,GraphRel在保持较高的查准率(Precision)的同时,显著提高了查全率(Recall)。此外,GraphRel的性能比之前的研究分别提高了3.2%和5.8%(F1分数),为关系抽取提供了一个新的技术水平。

下图为本文模型结构:

第一阶段,我们采用BiRNN和GCN两种方法来提取顺序依存词和区域依存词的特征。给定单词特征,我们预测每个单词的关系和所有单词的实体。然后,在第二阶段,基于预测的第一阶段的关系,我们为每一个关系建立完整的关系图,在每一个图上整合实体与实体之间的每一个关系。

下图为Poster:

以下为源码解析:

以上。总结一下:本文idea比较新颖,值得细读,是一篇真正的ACL顶会文章~

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