Document-level relation extraction with multi-semantic knowledge interaction

关系抽取 计算机科学 杠杆(统计) 关系(数据库) 语义关系 语义学(计算机科学) 情报检索 人工智能 自然语言处理 数据挖掘 神经科学 认知 生物 程序设计语言
作者
Wenlong Hou,Wenda Wu,Xianhui Liu,Weidong Zhao
出处
期刊:Information Sciences [Elsevier BV]
卷期号:679: 121083-121083
标识
DOI:10.1016/j.ins.2024.121083
摘要

Document-level relation extraction has gained increasing attention because of its capability to discover relationship facts between entity pairs within a document. Existing studies only leverage semantic information derived from mentions, entities, and entity pairs, but overlook rich semantics embedded within relation labels that encapsulate implicit semantic knowledge capable of enhancing relation prediction. This paper proposes a multi-semantic interaction method for document-level relation extraction. First, we model relation labels and employ a template-based method to extract and incorporate their semantic features. Next, a relation label self-interaction module is introduced to capture complex semantic associations among relation labels. Then, we propose two distillation strategies with and without distantly supervised datasets. Finally, experimental results on three datasets demonstrate that our method outperforms previous methods in terms of F1 and IgnF1.
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