فتح استخراج العلاقات الهرمية

تهدف استخراج العلاقات المفتوحة (Openre) إلى استخراج أنواع العلاقات الجديدة من Open-Domain Corpora، والذي يلعب دورا مهما في إكمال مخططات العلاقات لقواعد المعرفة (KBS). يلقي معظم طرق Openre بأنواع العلاقات المختلفة بمعزلات دون النظر في الاعتماد الهرمي. نقول أن OPETRE هو بطبيعته في اتصال وثيق مع التسلسلات الهرمية العلاقة. لإنشاء اتصالات ثنائية الاتجاه بين التسلسل الهرمي للفينت والعلاقة، نقترح مهمة استخراج العلاقات الهرمية المفتوحة وتقديم إطار رواية OHRE للمهمة. نقترح نماذج تدريبية تدريبية هرمية هرمية ديناميكية وتسلسل تدرس تدرس تدريسيا، لإدماج معلومات التسلسل الهرمي بشكل فعال في تمثيلات العلاقة لاستخراج العلاقات الأفضل أفضل. نقدم أيضا خوارزمية للتوسع التسلسل الهرمي من أعلى إلى أسفل لإضافة العلاقات المستخرجة إلى التسلسلات الهرمية الموجودة مع إمكانية الترجمة الترجمة الشاملة. تظهر تجارب شاملة أن OHRE تتفوق على النماذج الحديثة من خلال هامش كبير على كل من تجميع العلاقات والتوسع التسلسل الهرمي.

Open relation extraction (OpenRE) aims to extract novel relation types from open-domain corpora, which plays an important role in completing the relation schemes of knowledge bases (KBs). Most OpenRE methods cast different relation types in isolation without considering their hierarchical dependency. We argue that OpenRE is inherently in close connection with relation hierarchies. To establish the bidirectional connections between OpenRE and relation hierarchy, we propose the task of open hierarchical relation extraction and present a novel OHRE framework for the task. We propose a dynamic hierarchical triplet objective and hierarchical curriculum training paradigm, to effectively integrate hierarchy information into relation representations for better novel relation extraction. We also present a top-down hierarchy expansion algorithm to add the extracted relations into existing hierarchies with reasonable interpretability. Comprehensive experiments show that OHRE outperforms state-of-the-art models by a large margin on both relation clustering and hierarchy expansion.