[论文翻译]用于联合实体和关系抽取的分区过滤网络

在联合实体与关系抽取任务中，现有方法要么通过顺序编码任务特定特征导致任务间特征交互失衡（后提取的特征无法直接影响先提取的特征），要么采用并行方式编码实体特征和关系特征（除输入共享外，各任务的特征表示学习基本相互独立）。我们提出分区过滤网络（Partition Filter Network）来建模任务间的双向交互，将特征编码分解为分区和过滤两个步骤。该编码器通过实体门控和关系门控将神经元划分为两个任务分区和一个共享分区：共享分区表征对两个任务均有价值的跨任务信息，并均匀分配给双方以保证有效双向交互；任务分区表征任务内部信息，通过双门控协同形成，确保任务特定特征的编码过程相互依存。在六个公开数据集上的实验表明，本模型性能显著优于现有方法。辅助实验还发现，与既有结论相反，关系预测对命名实体预测存在不可忽视的贡献。