摘要

命名实体识别与关系抽取是关系三元组抽取的核心子任务。近年来的研究通过参数共享或联合解码的方式促进这两个任务之间的交互。然而，在实现两任务有效交互的同时，保持各自任务特性的专有性仍是一项巨大挑战。本文提出一种多门控编码器（multi-gate encoder），通过门控机制在建模双向任务交互的同时，充分保留特征的专有性。具体而言，我们设计了两类独立的门控单元：任务门（task gates）用于生成具有任务特异性的特征，交互门（interaction gates）用于生成指导对方任务的引导性特征。实验结果表明，该方法在ACE04、ACE05和SciERC数据集上的关系抽取F1分数分别达到63.8%（+1.3%）、68.2%（+1.4%）和39.4%（+1.0%），在超越现有最先进（SOTA）模型的同时，还具备更高的推理速度。