基于上下文特征增强的文档级关系抽取模型PDRE研究及其在C-DocRE数据集上的性能验证

针对文档级关系抽取(DocRE)任务中跨句实体对特征表示困难、三元组特征依赖文档内外信息等问题，研究人员提出Plus-DocRE(PDRE)模型。通过基于span的实体分割增加负样本识别，结合BERT预训练模型获取段落与局部上下文特征，经线性层和自注意力机制融合实现多标签关系分类。在C-DocRE数据集上F1值达53.6，为复杂文本关系推理提供新思路。

　　

在信息爆炸时代，海量文本中隐藏着大量需要跨句推理才能发现的实体关系。研究表明，超过40%的关系事实无法通过单句信息完整表达，这使得文档级关系抽取(DocRE)成为自然语言处理领域的重要挑战。随着实体数量n的增加，需要处理的实体对数量呈n(n-1)级增长，加之正负样本失衡、跨句信息整合困难等问题，传统方法往往捉襟见肘。

为突破这些瓶颈，研究人员开发了Plus-DocRE(PDRE)模型。该创新工作通过三大技术突破提升DocRE性能：首先采用基于span的实体分割策略，通过增加潜在实体数量改善负样本识别；其次利用BERT预训练模型双通道获取段落级和局部上下文特征；最后通过线性层与自注意力机制的协同融合，实现多标签关系分类。特别构建的C-DocRE数据集（基于DocRED基准调整）更贴近真实场景，包含3053/1000/1000的训练/验证/测试样本，重点关注跨句实体对。

关键技术方法包括：1)基于BERT的段落-局部双上下文特征提取；2)span-based实体负样本扩展技术；3)自注意力与线性层的特征融合架构。实验设计严格遵循文档级关系抽取标准，通过控制变量验证各模块贡献度。

研究结果显示：

1. 段落级上下文注意力模块显著提升实体对表征能力，通过捕捉关系三元组间的相互关联，使模型能更好地理解跨句语义。
2. 基于span的负样本扩展有效缓解类别不平衡问题，实验证实该方法使负样本识别准确率提升12.3%。
3. 特征融合策略中，自注意力机制对长距离依赖关系的捕捉与线性层的特征压缩形成互补，最终F1值达到53.6，较基线模型提升4.2个百分点。

讨论部分指出，PDRE模型的创新价值体现在三方面：方法论上首次系统整合段落级上下文特征；技术上开发出可扩展的负样本生成框架；应用层面构建的C-DocRE数据集为后续研究提供更接近真实场景的测试平台。值得注意的是，模型对GPU计算资源需求较高，这为未来轻量化改进指明方向。Nan Zhang等作者在结论中强调，该研究不仅证实段落级上下文对DocRE任务的关键作用，其提出的span-based实体处理范式也为解决类别不平衡问题提供了新思路。