腾讯AI Lab 提出「完全依存森林」，大幅缓解关系抽取中的错误传递

作者 | 腾讯 AI Lab责编 | 贾伟AAAI 是人工智能领域的顶级国际会议之一。今年的 AAAI 2020 是第 34届，于2月7日至12日在美国纽约举行。今年，第 3 次参会的腾讯 AI Lab 共有 31 篇论文入选，涵盖自然语言处理、计算机视觉、机器学习、机器人等领域。今天解读论文为：《Relation Extraction Exploiting Full Dependency Forests》。这篇论文由腾讯 AI Lab 主导，与俄亥俄州立大学等机构合作完成。文章首先提出了完全依存森林的数据结构。它能够大幅度缓解使用 1-best 依存句法树带来的错误传播，并且能够根据终端任务对句法分析器进行进一步调整。论文链接：https://freesunshine0316.github.io/files/RE_parser_joint__AAAI_2020_.pdf 许多自然语言处理（NLP）任务都需要句法分析的知识，尤其是依存句法分析直 ………………………………