摘要

对话关系抽取（RE）是指预测对话中提到的两个实体之间的关系类型。在本文中，我们提出了一种简单而有效的模型，命名为SimpleRE，用于完成RE任务。SimpleRE通过一种新颖的输入格式——BERT关系标记序列（BRS）来捕捉对话中多个关系之间的相互联系。在BRS中，使用多个[CLS]标记来捕捉对话中不同实体对之间可能存在的关系。随后，设计了一种关系精炼门（RRG），以自适应的方式提取特定于关系的语义表示。实验结果表明，在DialogRE数据集上，SimpleRE不仅实现了最佳性能，而且训练时间显著缩短。此外，SimpleRE在句级RE任务上也优于所有直接基线方法，且未使用外部资源。