نقوم بإلقاء مجموعة من مهام استخراج المعلومات في إطار ترجمة نصية إلى ثلاثية. بدلا من حل كل مهمة تعتمد على مجموعات البيانات والنماذج الخاصة بالمهام، نقوم بإضفاء الطابع الرسمي على المهمة كترجمة بين نص الإدخال الخاص بمهارات المهام وتصل إلى ثلاث مرات. من
خلال اتخاذ المدخلات الخاصة بالمهامة، فإننا تمكن الترجمة المرجعية على المهام من خلال الاستفادة من المعرفة الكامنة التي يحتوي عليها نموذج لغة مدرب مسبقا حول المهمة. نوضح كذلك أن مهمة ما قبل التدريب البسيطة المتمثلة في التنبؤ بالمعلومات العلاجية التي تتوافق مع نص الإدخال هو وسيلة فعالة لإنتاج مخرجات خاصة بالمهام. وهذا يتيح نقل الطلقة الصفرية لإطارنا إلى مهام المصب. ندرس أداء الطلقة الصفرية لهذا الإطار في استخراج المعلومات المفتوح (OIE2016، NYT، WEB، PENN)، تصنيف العلاقة (عدد قليل من الألوان والمستقبلية)، والتحقيق الواقعي (Google-Re و T-Rex). التحويلات النموذجية غير تيهية لمعظم المهام وغالبا ما تكون تنافسية مع طريقة تحت إشراف بالكامل دون الحاجة إلى أي تدريب خاص بمهام. على سبيل المثال، نتفوق بشكل كبير على درجة F1 من استخراج المعلومات المفتوح الخاضعة للإشراف دون الحاجة لاستخدام مجموعة التدريب الخاصة بها.
استخراج العلاقات على مستوى المستند يهدف إلى تحديد العلاقات بين الكيانات في وثيقة كاملة. اعتمدت الجهود السابقة لالتقاط التبعيات البعيدة المدى اعتمادا كبيرا على تمثيلات قوية ضمنيا تعلمت من خلال (الرسم البياني) الشبكات العصبية، مما يجعل النموذج أقل شفاف
ية. لمعالجة هذا التحدي، في هذه الورقة، نقترح Logire، نموذج احتمالي رواية لاستخراج العلاقة على مستوى المستند من خلال قواعد المنطق التعلم. يعامل Logire القواعد المنطقية مثل المتغيرات الكامنة وتتكون من وحدات اثنين: مولد القاعدة واستخراج العلاقة. إن مولد القاعدة هو توليد قواعد المنطق التي يحتمل أن تسهم في التنبؤات النهائية، ونضول النازع العلاقة تنبؤات نهائية بناء على قواعد المنطق التي تم إنشاؤها. يمكن تحسين هاتين الوحداتتين بكفاءة مع خوارزمية التوقعات (EM). من خلال إدخال القواعد المنطقية في الشبكات العصبية، يمكن ل Rogire أن تلتقط الصريح التبعيات طويلة المدى وكذلك الاستمتاع بتفسير أفضل. تظهر النتائج التجريبية أن تتفوق بشكل كبير على العديد من خطوط الأساس القوية من حيث الأداء العلاقة والاتساق المنطقي. يتوفر الكود الخاص بنا في https://github.com/rudongyu/logire.
