【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