Introduction
文章提出了一个解决 实体-关系抽取 问题的新范式。
文章要解决的问题如下：
We need to extract four different types of entities,i.e., Person, Company, Time and Position, and three types of relations, FOUND, FOUNDING-TIME and SERVING-ROLE.
比如下面这段文本：
转换后的结果为下面的结构化形式：
文章将上述结构化文本形式化为：REL(e1,e2)REL(e1,e2)，其中e1e1和e2e2是实体，RELREL是关系。
解决这一问题的当前的方法模型主要有两种：流水线模型和联合模型。
但是当前这些模型都存在一些问题：
三元组的形式化问题。类似于三元组REL(e1,e2)REL(e1,e2)这样的形式不能充分表现文本背后的结构化信息，因为往往在文本中存在层级性的依赖关系。比如上面的文本，Time 的抽取要依赖 Position，而 Position 的抽取要依赖 Company。独立地考虑两种实体可能导致依赖关系的间断。
算法程序上本身的问题，现存的模型都是输入一个文本句子和两个标记实体，输出是这两个实体间是否有关系，对于这样的神经模型而言，识别上述形式化中的词汇、语义和句法线索是非常困难的，特别是当：
实体相距很远；
一个实体出现在多个三元组中；
一个句子包含多个同类关系，关系跨度相交
所以，在本文中，我们把 ERE 视为一种多轮问答任务：每种实体类型和每种关系类型都用一个问答模板进行刻画，从而这些实体和关系可以通过回答这些模板化的问题来进行抽取。问题的答案就是文本的一段（span），所以我们就可以用阅读理解（MRC）的框架去解决。
比如对于上面那段文字，为了抽取出类似上述表格的结构化形式结果，模型需要依次回答下面的问题：
利用这种方法处理问题的优点：
- 能够很好地捕捉层级化的依赖关系。
- 问题能够编码重要的先验关系信息，从而解决现存模型存的问题：远程实体对，关系相交等
- 问答框架是一种很自然的方法来同时提取实体和关系。
使用 QA 的方法在 ACE 和 CoNLL04 数据集上取得了非常好的效果，这些数据集上的任务被形式化为三元组抽取问题，所以经过两轮问答便足够了。同时文章作者也构建了一个 RESUME 数据集验证，需要四轮至五轮问答提取信息。
数据集
ACE04, ACE05 and CoNLL04
数据集定义的关系和实体类型如下：
对ACE04/05，我们按照（Li and Ji, 2014）和（Miwa and Bansal, 2016）中的划分方法，对CoNLL04，我们按照（Miwa and Sasaki, 2014）的划分方法。数据集的介绍详见论文。
模型
算法
整个抽取设计分为两步：
头实体抽取阶段（line 4 -9）
- 对所有类型的实体使用实体问题模板生成问题，在回答中抽取文本中的头实体集合
关系和尾实体抽取阶段（line10-24）
- 使用关系链模板和头实体生成问题，在回答中抽取尾实体和关系
强化学习
Conclusion
【待续】
