Dialogue Relation Extraction with Document-level Heterogeneous Graph Attention Networks 论文解读
Dialogue Relation Extraction with Document-level Heterogeneous Graph Attention Networks 论文解读
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,
utterance
,对话中的话
使用LSTM
模型进行encode。speaker
argument
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