Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

REMOTE: Một khuôn khổ trích xuất quan hệ đa phương thức thống nhất với vận chuyển tối ưu đa cấp và hỗn hợp chuyên gia

Created by
  • Haebom

Tác giả

Xinkui Lin, Yongxiu Xu, Minghao Tang, Shilong Zhang, Hongbo Xu, Hao Xu, Yubin Wang

Phác thảo

Bài báo này đề xuất REMOTE, một khuôn khổ thống nhất mới cho việc trích xuất quan hệ đa phương thức (MRE). REMOTE đồng thời trích xuất các mối quan hệ nội tại và liên phương thức giữa các thực thể văn bản và đối tượng trực quan bằng cách tận dụng vận chuyển tối ưu đa cấp và sự kết hợp của các chuyên gia. Nó khắc phục được sự trích xuất quan hệ đơn lẻ và sự trùng lặp tính toán vốn có trong các phương pháp hiện có, đồng thời lựa chọn động các đặc trưng tương tác tối ưu cho nhiều bộ ba quan hệ khác nhau thông qua cơ chế kết hợp của các chuyên gia. Hơn nữa, nó giới thiệu một mô-đun kết hợp vận chuyển tối ưu đa cấp, bảo toàn lợi ích của mã hóa đa lớp mà không làm mất thông tin cấp thấp, tạo ra các biểu diễn biểu cảm hơn. Chúng tôi đánh giá hiệu quả của REMOTE trên một tập dữ liệu mới, UMRE, và đạt được hiệu suất tiên tiến trên các tập dữ liệu MRE hiện có. Mã nguồn có sẵn trên GitHub.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Trình bày một khuôn khổ tích hợp để trích xuất đồng thời nhiều loại bộ ba quan hệ khác nhau.
◦
Trích xuất mối quan hệ hiệu quả và biểu cảm thông qua cơ chế truyền tối ưu nhiều lớp và trộn chuyên gia.
◦
ĐáNh giá hiệu suất khách quan và so sánh thông qua việc xây dựng bộ dữ liệu UMRE.
◦
ĐạT được hiệu suất tiên tiến và kích hoạt nghiên cứu thông qua việc công bố nguồn mở
•
Limitations:
◦
Quy mô và tính đa dạng của tập dữ liệu UMRE có thể được cải thiện trong tương lai.
◦
Có thể có sự khác biệt về hiệu suất đối với một số loại mối quan hệ nhất định.
◦
Độ Phức tạp tính toán của các mô-đun truyền dẫn tối ưu nhiều lớp có thể cao.
👍
Made with Slashpage