张若禹关于端到端文档级别关系抽取的论文《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》被ACL 2023接收。

之前文档级别关系抽取的工作往往假定实体和他们的指代事先给定，因此难以应用于现实场景。在本文中，我们针对端到端的文档级别关系抽取，提出了一种“表-图”的两阶段生成方法TaG，联合抽取实体和关系。特别地，对于给定文档，在编码阶段，我们将指代看作图上的结点，并为不同的任务信息构造了不同种类的边，通过图卷积网络传播信息。在解码阶段，为了缓解流水线解码中的错误累积问题，我们使用了一种改良的层次聚类方法反向传播不同任务的预测结果。在基准数据集DocRED上的实验结果证明了TaG方法的有效性。