Dialogue Relation Extraction with Document-level Heterogeneous Graph Attention Networks 论文解读
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任务
从对话数据集中抽取出实体之间的联系。给定一段对话，输出指定两个实体之间的关系，总共有37中不同的关系。
模型
针对对话中不同的信息进行embedding，
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utterance ，对话中的话使用LSTM模型进行encode。
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speaker
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argument
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entity-type
-
word
由着四种embedding来构建图。之后拼接学到的argument embedding通过分类器输出关系。
Dialogue Relation Extraction with Document-level Heterogeneous Graph Attention Networks 论文解读
作者 CheaSim
发布于 2020-12-03
更新于 2020-12-11
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