Обескураживающе простой подход к извлечению сущностей и отношений

Сквозное извлечение отношений направлено на идентификацию именованных сущностей и извлечение отношений между ними. В большинстве современных работ эти две подзадачи моделируются совместно: либо в рамках единого структурированного предсказания, либо посредством многозадачного обучения с использованием общих представлений. В данной работе мы представляем простой конвейерный подход к извлечению сущностей и отношений и устанавливаем новый лучший результат на стандартных наборах данных (ACE04, ACE05 и SciERC), получая абсолютное улучшение показателя F1 для извлечения отношений на 1,7–2,8 процентного пункта по сравнению с предыдущими совместными моделями с теми же предварительно обученными кодировщиками. Наш подход, по сути, основан на двух независимых кодировщиках и лишь использует модель сущностей для формирования входных данных модели отношений. В серии тщательных исследований мы подтверждаем важность обучения различных контекстных представлений для сущностей и отношений, раннего объединения информации о сущностях в модели отношений и учета глобального контекста. Наконец, мы также представляем эффективную аппроксимацию нашего подхода, которая при выводе требует лишь одного прохода через оба кодировщика — сущностей и отношений, — обеспечивая ускорение в 8–16 раз при небольшом снижении точности.