关于头尾实体特征和关系特征的问题

[WangYao-GoGoGo]

大佬您好，请教个问题：
我看实体特征里面，实体开始结束特征为什么这么定义，能说说您的想法吗？
为什么repeat(1, length, 1, 1)就表示开始特征，repeat(length, 1, 1, 1)表示结尾特征，有什么含义在里面吗？
`st = h_ner.unsqueeze(1).repeat(1, length, 1, 1)

en = h_ner.unsqueeze(0).repeat(length, 1, 1, 1)

ner = torch.cat((st, en, h_global), dim=-1)
`

以及，关系抽取的时候，关系特征，为什么会分为r1和r2两个子特征，是表示头实体对于关系r的特征和尾实体对于关系r的特征吗？
`r1 = h_re.unsqueeze(1).repeat(1, length, 1, 1)

r2 = h_re.unsqueeze(0).repeat(length, 1, 1, 1)

re = torch.cat((r1, r2, h_global), dim=-1)
`
多谢大佬指教！

[Coopercoppers]

这相当于在做笛卡尔积，sta和end的区分是看你concat的先后顺序来定的

[WangYao-GoGoGo]

前辈请教一下, 上面您说的这种类似笛卡尔积的inference方法是在哪篇论文里面最开始提出来的？
能否给推荐一篇论文，我刚刚入门关系抽取，想学习学习，因为找了半天没找到，而您论文里面对这块也没有详细介绍。 万分谢谢！

[WangYao-GoGoGo]

我基于您的模型做一些改动，但是在这块给卡住了

[kaifangDeng]

其实头和尾特征还是一样的东西，只不过通过维度扩展对齐了，比如说原来有1,2,3三个字符，通过扩展可以组成全部的组合11,12,13,21,22，。。。，这样就可以对三个字符组成的全部组合分类

[WangYao-GoGoGo]

@kaifangDeng 谢谢您，这块的特征方法搞明白了。
之前对evaluate里面的关系预测还是有点生疏，今晚又看了一下，理解了一些。谢谢
` def get_trip_pred(self, ner_pred, re_pred):

    ner_mask = torch.sum(ner_pred, dim=1).float()
    ner_mask = torch.sum(ner_mask, dim=-1).float()
    ner_mask = torch.where(ner_mask > 0, torch.ones_like(ner_mask), torch.zeros_like(ner_mask))

    seq_len = ner_mask.size(0)
    e1 = ner_mask.unsqueeze(0).repeat(seq_len, 1, 1)
    e2 = ner_mask.unsqueeze(1).repeat(1, seq_len, 1)
    ner_mask = e1 * e2

    ner_mask = ner_mask.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1, len(self.rel2idx))
    complete_re_pred = re_pred * ner_mask
    return complete_re_pred`