【自然语言处理】关系抽取 —— SIEF 概述

SIEF

论文信息

标题:Document-Level Relation Extraction with Sentences Importance Estimation and Focusing

作者:Wang Xu, Kehai Chen, Lili Mou, Tiejun Zhao

期刊:NAACL-HLT 2022

发布时间与更新时间:2022.04.27

主题:自然语言处理、关系抽取、DocRE、DialogRE

arXiv:[2204.12679] Document-Level Relation Extraction with Sentences Importance Estimation and Focusing (arxiv.org)

代码:xwjim/SIEF: PyTorch implementation for NAACL 2022 paper: “Document-Level Relation Extraction with Sentences Importance Estimation and Focusing” (github.com)

概述

SIEF 是一种通过随机删除文档中的与关系预测无关的语句(区别于 DocRE 数据集中人工标注的证据语句/非证据语句)来提升 DocRE 模型健壮性的训练方法。作者发现(当时)现存的 DocRE 模型存在健壮性问题,即模型针对完整文档可以正确预测关系,但是删除与预测

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