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使用上下文化跨度表示的实体、关系和事件提取( Entity, Relation, and Event Extraction with Contextualized Span Representations )
D Wadden U Wennberg Y Luan H Hajishirzi
我们研究了一个统一的多任务框架对三个信息抽取任务的能力：命名实体识别、关系抽取和事件抽取。我们的框架（称为Dygie++)通过枚举、精炼和评分文本跨度来完成所有任务，文本跨度设计用于捕获局部（句子内）和全局（跨句子）上下文。我们的框架在来自不同领域的四个数据集上实现了所有任务的最新结果。我们进行实验比较不同的技术来构建跨度表征。像BERT这样的上下文化嵌入在捕获相同或相邻句子中的实体之间的关系方面表现得很好，而动态跨度图更新则为长程跨句子关系建模。例如，通过预测的共指链接传播跨度表示可以使模型消除具有挑战性的实体提及的歧义。我们的代码可以在此https URL上公开获得，并且可以很容易地适应新的任务或数据集。
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