计算机科学 > 计算与语言
[提交于 2024年12月31日
(此版本)
, 最新版本 2025年5月1日 (v4)
]
标题: KnowRA:具有全面推理能力的文档级关系抽取知识检索增强方法
标题: KnowRA: Knowledge Retrieval Augmented Method for Document-level Relation Extraction with Comprehensive Reasoning Abilities
摘要: 文档级关系抽取(Doc-RE)旨在跨多个句子提取实体之间的关系。因此,与句子级RE相比,Doc-RE需要更全面的推理能力,涉及实体、上下文和外部通用知识之间的复杂跨句交互。然而,大多数现有的Doc-RE方法专注于优化单一推理能力,但缺乏利用外部知识进行长文档综合推理的能力。为了解决这些问题,提出了一种名为KnowRA的知识检索增强方法,通过综合推理自主决定是否接受外部知识来辅助DocRE。首先,我们构建了一个文档图用于语义编码,并将共指消解模型集成到KnowRA中以增强共指推理能力。然后,通过检索外部知识库将文档图进一步扩展为文档知识图,并将轴注意力机制引入KnowRA,分别提高其常识推理和逻辑推理能力。最后,在常识和共指推理模块中提出了一种知识过滤方法,以过滤掉无关知识。在两个数据集上进行的大量实验验证了我们的方法相对于最先进基线的有效性。我们的代码可在 https://anonymous.4open.science/r/KnowRA 获取。
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