تظهر النهج الحديثة القائمة على المحولات نتائج واعدة على استخراج المعلومات العلمية العلائقية. تركز مجموعات البيانات الحالية على وصف رفيع المستوى لكيفية تنفيذ البحث. بدلا من ذلك، نركز على التفاصيل الدقيقة لكيفية تقديم الرابطات التجريبية من خلال بناء SC
ICLAIL، وهي مجموعة بيانات من المطالبات العلمية المستمدة من أوراق العلوم الاجتماعية والسلوكية (SBS)، PubMed، وحالات الحبل 19. يشتمل مخطط شرح الرسم البياني الربيعي على أن الكيانات الخشنة فقط يمتد كعقد العقد والعلاقات كحواف بينهما، ولكن أيضا سمات الحبيبات الدقيقة التي تعدل الكيانات وعلاقاتها، لما مجموعه 12738 ملميا في الشئ. من خلال إدراج المزيد من أنواع الملصقات وأكثر من ضعف كثافة التسمية من مجموعات البيانات السابقة، يلتقط SCICIMAL مع الجمعيات السببية والمقارنة والتنبؤ والإحصائية والتناسبية على المتغيرات التجريبية إلى جانب مؤهلاتهم وسلعيتهم وأدليلهم. نحن نقوم بتوسيع العمل في كيان مشترك ومقرها المحول واستخراج العلاقات لاستنتاج مخططنا بشكل فعال، مما يدل على وعد الرسوم البيانية المعرفة بحبائها الجميلة في المطالبات العلمية وما بعدها.
الكيانات المتعلقة بالأحداث والأحداث في النص هي مكون رئيسي لفهم اللغة الطبيعية.دقة Coreference Coreference، على وجه الخصوص، أمر مهم بالنسبة للمصلحة المتزايدة بمهام تحليل المستندات متعددة الوثائق.في هذا العمل، نقترح نموذجا جديدا يمتد نموذج التنبؤ المتس
لسل الفعال لتحليل Corefery لإعدادات تبادل المستندات وتحقق نتائج تنافسية لكلا كلا كلا كائن الكيان والحدث مع توفير أدلة قوية على فعالية كل من النماذج المتسلسلة والاستدلال المرتفعإعدادات الوثيقة عبر المستندات.يتطلب نموذجنا بشكل تدريجي يذكر في تمثيل الكتلة ويتوقع الروابط بين الإشارة والمجموعات التي تم إنشاؤها بالفعل، تقريب نموذج أعلى للترتيب.بالإضافة إلى ذلك، نقوم بإجراء دراسات بديلة الأزمة التي توفر رؤى جديدة في أهمية مختلف المدخلات وأنواع التمثيل في Courceer.
