GPLinker：基于GlobalPointer的实体关系联合抽取

最新推荐文章于 2024-02-20 11:32:08 发布

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文章标签：机器学习深度学习人工智能

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GPLinker是一种基于GlobalPointer的实体关系联合抽取模型，它将关系抽取视为五元组的识别问题。通过分解五元组，简化为长度平方级别的计算量。模型包括对subject和object的识别，以及对predicate的匹配。训练和预测过程中，使用多阶段的条件判断，最终通过GlobalPointer实现。与TPLinker相比，GPLinker在显存占用和计算速度上有优势，并且解决了类别不平衡问题。

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基础思路

关系抽取乍看之下是三元组(s,p,o)（即subject, predicate, object)的抽取，但落到具体实现上，它实际是“五元组”( $s_{h}$ , $s_{t}$ ,p, $o_{h}$ , $o_{t}$ )的抽取，其中( $s_{h}$ , $s_{t}$ 分别是s的首、尾位置，而 $o_{h}$ , $o_{t}$ 则分别是o的首、尾位置。