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论文标题：Nested relation extraction with iterative neural network (使用迭代神经网络进行嵌套关系抽取)

期刊：

作者：Yixuan CAO, Dian CHEN , Zhengqi XU, Hongwei LI , Ping LUO

发表时间：27 Jan 2021

DOI：

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导读

目前的关系抽取研究主要关注实体间的单层二元关系，但是自然语言中很多对于事实的描述是复杂的，特别在对表达的准确性要求较高的专业领域如金融、生物明升手机版等。因此我们提出了嵌套关系抽取的问题，将其形式化定义为有向无环图的结构抽取问题。之后，我们提出了一个迭代的神经网络可以逐层抽取关系结构体。我们提出的方法在两个嵌套关系数据集（语义因果关系、公式关系）上达到了78.98和97.89的F1值。

我们还发现，嵌套关系常常表达在长句中，而对于同一实体常常有多次重复提及，这对标注提出了挑战。因此我们将模型扩展成为了提及不敏感的方法，这样标注就只需要在实体概念级别进行，而不需要指定具体的提及。我们的提及不敏感模型在提及选择的随机性大于0.3后，表现超过提及敏感的模型。

文章精要

摘要

Most existing researches on relation extraction focus on binary flat relations like BornIn relation between a Person and a Location. But a large portion of objective facts described in natural language are complex, especially in professional documents in fields such as finance and biomedicine that require precise expressions. For example, “the GDP of the United States in 2018 grew 2.9% compared with 2017” describes a growth rate relation between two other relations about the economic index, which is beyond the expressive power of binary flat relations. Thus, we propose the nested relation extraction problem and formulate it as a directed acyclic graph (DAG) structure extraction problem. Then, we propose a solution using the Iterative Neural Network which extracts relations layer by layer. The proposed solution achieves 78.98 and 97.89 F1 scores on two nested relation extraction tasks, namely semantic cause-and-effect relation extraction and formula extraction. Furthermore, we observe that nested relations are usually expressed in long sentences where entities are mentioned repetitively, which makes the annotation difficult and errorprone. Hence, we extend our model to incorporate a mentioninsensitive mode that only requires annotations of relations on entity concepts (instead of exact mentions) while preserving most of its performance. Our mention-insensitive model performs better than the mention sensitive model when the random level in mention selection is higher than 0.3.

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