АБЛЯЦИОННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ИЗВЛЕЧЕНИЯ РЕЛЯЦИОННЫХ ТРОЕК RESC

Кузьменко Андрей Владимирович, Киреев Василий Сергеевич

Важным инструментом совершенствования рекомендательных систем, систем информационного поиска и вопрос-ответных систем являются графы знаний. Одним из способов их построения по корпусу текстов на естественном языке является извлечение реляционных троек – сущностей и связей между ними. В данной статье исследуется ранее предложенная авторами модель RESC, основанная на BERT-подобном кодировщике и позволяющая решать задачу извлечения троек с высокой производительностью. Авторами было проведено исследование абляции модели RESC на ключевом наборе текстов NYT 11. Были определены оптимальные параметры архитектуры и выявлена наиболее эффективная стратегия обучения.

Ключевые слова:реляционная тройка, нейронная сеть, обработка естественного языка, трансформеры, графы знаний