なれ
用紙情報
标题：文章の重要度推定とフォーカスによる文書レベルの関係抽出
著者: Wang Xu、Kehai Chen、Lili Mou、Tiejun Zhao
ジャーナル: NAACL-HLT 2022
公開時期および更新時期：2022.04.27
トピック: 自然言語処理、関係抽出、DocRE、DialogRE
arXiv：[2204.12679] 文重要度推定と焦点合わせによる文書レベルの関係抽出 (arxiv.org)
代償：xwjim/SIEF: NAACL 2022 論文用の PyTorch 実装: 「文章の重要性推定とフォーカスによるドキュメントレベルの関係抽出」 (github.com)
概要
SIEF は、関係予測に無関係な文書内の文をランダムに削除することで DocRE モデルの堅牢性を向上させるトレーニング手法です (DocRE データセット内の手動でラベル付けされた証拠/非証拠の文とは異なります)。著者は、既存の DocRE モデル (当時) には堅牢性の問題があることを発見しました。つまり、このモデルは完全な文書の関係性を正確に予測できましたが、削除と予測は不可能でした。