如何理解联合关系抽取模型GPLinker？

一、关系抽取要解决的问题

1、s和o未必是分词工具分出来的词，因此要对query做标注才能抽取出正确的s、o，而考虑到分词可能切错边界，因此应该使用基于字的输入来标注；
2、样本中大多数的抽取结果是“一个s、多个(p, o)”的形式，比如“《战狼》的主演包括吴京和余男”，那么要抽出“(战狼, 主演, 吴京)”、“(战狼, 主演, 余男)”；
3、抽取结果是“多个s、一个(p, o)”甚至是“多个s、多个(p, o)”的样本也占有一定比例，比如“《战狼》、《战狼2》的主演都是吴京”，那么要抽出“(战狼, 主演, 吴京)”、“(战狼2, 主演, 吴京)”；
4、同一对(s, o)也可能对应多个p，比如“《战狼》的主演和导演都是吴京”，那么要抽出“(战狼, 主演, 吴京)”、“(战狼, 导演, 吴京)”；
5、极端情况下，s、o之间是可能重叠的，比如“《鲁迅自传》由江苏文艺出版社出版”，严格上来讲，除了要抽出“(鲁迅自传, 出版社, 江苏文艺出版社)”外，还应该抽取出“(鲁迅自传, 作者, 鲁迅)”。
出自：https://kexue.fm/archives/6671

二、CasRel是什么？

https://kexue.fm/archives/6671
答：有点想多轮问答来做关系抽取，他这里先抽取subject，然后来预测每个p的起始位置。

三、Global Pointer原理是什么？

https://kexue.fm/archives/8373
答：类似于多头机制来做实体抽取，可以解决嵌套实体和非嵌套实体的问题，抽取的特征是头尾节点的点乘结果，TPlinker是加性特征，另外通过引入旋转位置编码RoPE大大提高了效果（+30%）。

四、GPLinker原理是什么？

https://kexue.fm/archives/8888
答：先利用Global Pointer抽取subject的首尾(i, j)和object的首尾位置(i, j)，然后利用Global Pointer抽取每一种关系p的实体的head的match的位置(hi, hj)和实体的尾部tail的match的位置(ti, tj)组合，最终输出交集的结果。

4.1 GPLinker如何抽取实体？

答：直接利用Global Pointer抽取subject和object的实体了。

4.2 GPLinker如何抽取关系？

答：利用Global Pointer找到关系p的(hi, hj)，代表起点为hi的实体和起点为hj的实体，他的一个关系是p，同理抽取(ti, tj)，代表结束为止为ti的实体和结束为止为tj的实体的关系为p。因为可能存在嵌套实体的情况，所以需要同时指定起点和结束位置。

五、GPLinker代码解读

5.1 数据构建

5.2 模型

5.3 解码输出