[论文翻译]用于实体和关系提取的Packed Levitated Marker

近期实体与关系抽取研究主要关注如何从预训练编码器中获取更优的跨度表示。然而现有工作的核心局限在于忽视了跨度（配对）间的相互关系。本文提出名为Packed Levitated Markers (PL-Marker) 的新型跨度表示方法，通过在编码器中策略性地打包标记(markers)来建模跨度（配对）间的关联。具体而言，我们提出邻域导向打包策略，通过整体考虑相邻跨度来更好地建模实体边界信息。针对更复杂的跨度对分类任务，我们设计了主体导向打包策略，将每个主体与其所有客体打包以建模同主体跨度对间的相互作用。实验表明，增强的标记特征使我们的模型在六个NER基准测试中超越基线，并在ACE04和ACE05数据集上以更高速度实现了4.1%-4.3%的严格关系F1值提升。代码与模型已开源：https://github.com/thunlp/PL-Marker。