【自然语言处理】关系抽取 —— GDPNet 讲解
GDPNet
论文信息
标题:GDPNet: Refining Latent Multi-View Graph for Relation Extraction
作者:Fuzhao Xue, Aixin Sun, Hao Zhang, Eng Siong Chng
期刊:AAAI 2021
发布时间与更新时间:2020.12.12
主题:自然语言处理、关系抽取、对话场景、BERT、GCN
arXiv:[2012.06780] GDPNet: Refining Latent Multi-View Graph for Relation Extraction (arxiv.org)
代码:https://github.com/XueFuzhao/GDPNet
概述
GDPNet 是由 BERT、图处理模块和 Softmax 分类器三大模块构成的、用于长文本或对话场景关系抽取的模型。GDPNet 最核心的部件是图处理模块,它的出现避免了引入用于获取句法依存关系的外部解析器,进而阻止了错误解析带来的误差在图卷积过程中传播。GDPNet 的图处理模型以 BERT 的输出作为图结构的节点,通过高斯图生成器(Gaussian Graph Generator,GGG)对多视图的图结构的边权进行初始化,得到潜在多视图的图结构(latent multi-view graph),潜在图经过密集连接的图卷积和动态时序扭曲池化模块(Dynamic Time Warping
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