阅读分享：A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction-NAACL2021
A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction
跳过背景、相关工作，直接来看方法
Ideas:
different entity pairs，different contextual representations. NER和RE两个模型分别编码，即RE不共享NER得到的编码表示。
using additional markers to highlight the subject and object (Zhang et al., 2019; Soares et al., 2019; Peters et al., 2019). Define text markers as <S:ei>, </S:ei>, <O:ej>, and </O:ej>。实体对subject 和object 的两个start marker token拼接作为这对实体关系的表示。
句子中多个实体对的情况，因为要插入特定的marker，那就要训练多次RE模型（像上图中要训练两次）——提出近似模型：记录span始末位置，并使用注意力约束（文本仅关注文本，不关注marker；marker关注文本和它关联的4个marker）。这样文本表示独立于实体marker表示，文本表示就可以重用。—— 一次训练，批处理多对实体。性能的小幅下降换来速度的提升。
仅扩大输入窗口来整合跨句信息.
实验及分析设置很全面（还没看，先不写了…)
阅读分享：A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction-NAACL2021相关推荐
- PURE(A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction)
写作动机(Movitation): 假设驱动:作者认为现有的表征仅仅只学习到了实体和上下文之间的联系,并没有学习到实体对之间的依赖关系. 相关工作(Related Work): 联合学习的子任务: 1 ...
- A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction 论文阅读
一.概述 论文:https://paperswithcode.com/paper/a-frustratingly-easy-approach-for-joint 解读:https://mp.weixi ...
- 【论文解读】A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction
Abstract 对于实体识别和关系抽取的联合任务,大多数使用结构化预测模型或共享参数. 而作者使用一个简单的流水线模型实现.方法使用两个独立的编码器,关系抽取的输入仅仅是实体识别的结果. 通过实验, ...
- 20-Joint entity and relation extraction based on a hybrid neural network(LSTM-ED+CNN),考虑长距离的实体标签之间的关
文章目录 abstract 1.introduction 2.相关工作 2.1. Named entity recognition 2.2. Relation classification 2.3 联合 ...
- 文献学习02-Effective Modeling of Encoder-Decoder Architcture for Joint Entity and Relation Extraction
论文信息 (1)题目:Effective Modeling of Encoder-Decoder Architecture for Joint Entity and Relation Extracti ...
- 论文学习11-Adversarial training for multi-context joint entity and relation extraction(实体关系买抽取模型，对抗学习
文章目录 1. introduction 2.相关工作 3.Model 3.1 Joint learning as head selection 3.2 AT 4.实验设置 5.结果 6.总结 实体关 ...
- Learning Entity and Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion (TransR)论文翻译
整理转自:fffnull 的 CSDN 博客,感谢他的翻译分享 论文原文地址:Learning Entity and Relation Embeddings for Knowledge Graph C ...
- [云炬商业计划书阅读分享]
特色冷饮店开店创业计划书 现在的创业,有时候快人一步,比别人多想一点,可能就是成功和失败的原因.因此,做好妥善的计划,永远都不赚多.而我们的开店方案,虽然只是告诉你如何开一家成功的冷饮店,但你如果是从 ...
- 论文浅尝 | EARL: Joint Entity and Relation Linking for QA over KG
Mohnish Dubey, Debayan Banerjee, Debanjan Chaudhuri, Jens Lehmann: EARL: Joint Entity and Relation L ...
最新文章
- 微博“异地多活”部署经验谈
- Redis持久化机制 -全量同步与增量同步的区别
- OpenCV点分类器points classifier的实例(附完整代码)
- php json csv,比JSON更简单，随便记数据的CSV介绍，以及PHP解析方法-csv文件怎么打开...
- I.MX6 Surfaceflinger 机制
- 【每日一题】4月1日题目 Rinne Loves Edges
- python提取数据段_python提取数据段 python数据分析
- 【Pytorch神经网络实战案例】17 带W散度的WGAN-div模型生成Fashon-MNST模拟数据
- 运营商的互联网蜕变，从沃云平台开始
- 二层网管交换机应用—环路检测
- 如何解决JSP中文乱码问题
- 2021年中国电动牙刷市场趋势报告、技术动态创新及2027年市场预测
- Java数据结构和算法(四)--链表
- RemoveDirectory 功能：删除文件夹
- Redis 6.0 源码阅读笔记(4) -- String 数据类型源码分析
- C# CRC16 modbus
- 蓝牙HC05主从设置连接说明
- css 实现一个尖角_css中尖角的制作实例方法总结
- 启动到APP的设置页，小米手机自启动管理页，小米手机APP权限管理页
- intval()和(int)转换使用与区别