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GADePo：基于图的声明式汇聚转换器用于文档级关系抽取
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了GAIN，一种用于建模文档中不同提及之间互动的双重图聚合和推理网络。通过新的路径推理机制，GAIN能够推断实体之间的关系。在DocRED数据集上的实验表明，GAIN相对于之前的技术有显著的性能提升，F1值提高了2.85个点。代码已公开。
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关键要点
- 提出了一种名为 GAIN 的双重图聚合和推理网络。
- 利用异构提及级别图建模文档中不同提及之间的复杂互动。
- 构造了一个实体级别图，并提出新的路径推理机制来推断实体之间的关系。
- 在公共数据集 DocRED 上的实验表明，GAIN 相对于之前的技术有显著的性能提升。
- F1 值提高了 2.85 个点，且代码已公开。
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