Lekka ekstrakcja relacji osoba-miejsce z historycznych gazet przy pomocy grafów zależności

Zespół DS@GT HIPE zaprezentował lekki system do ekstrakcji relacji osoby-miejsca z historycznych gazet bez użycia pretrenowanych modeli języka. Podejście opiera się na grafach zależności oraz cechach opartych na bliskości tekstu i częściach mowy, a następnie klasyfikuje relacje przy pomocy małych zespołów scikit-learn lub kompaktowych Graph Attention Networks zawierających łącznie do 847 tys. parametrów.

Wykona badań na zbiorze testowym HIPE-2026 obejmującym angielskie, francuskie i niemieckie gazety wykazała interesujące obserwacje dotyczące ekstrakcji relacji. Okazało się, że sama minimalna odległość znakowa między wyrazami wychwytuje większość sygnału potrzebnego do poprawnej klasyfikacji relacji, a dodawanie złożonych cech inżynierii zamiast tego inconsistentnie poprawiało wyniki. To potwierdzenie wcześniejszych badań pokazujących że odległość argumentów dominuje w zadaniu ekstrakcji relacji.

Drugim istotnym ustaleniem była krytuczna rola walidacji zgrupowanej na poziomie dokumentu. Zastosowanie podziału na poziomie pary zamiast dokumentu zawyżało wyniki o 25-37 punktów procentowych ze względu na powtórne pojawianie się wzmianek o tych samych jednostkach. System osiągnął makro recall 0.5142 i zajął trzecie miejsce w kategorii Efficiency wśród 17 zespołów konkursu.