統一された低ショット関係抽出にマッチするための予訓練【JST・京大機械翻訳】

Liu Fangchao; Lin Hongyu; Han Xianpei; Cao Boxi; Sun Le

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202429952880 整理番号：22P0308924

統一された低ショット関係抽出にマッチするための予訓練【JST・京大機械翻訳】

Pre-training to Match for Unified Low-shot Relation Extraction

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発行年： 2022年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

低ショット関係抽出(RE)は,実際のシナリオアプリケーションで重要な,非常に少数または全くないサンプルとの新しい関係を認識することを目的とする。少数ショットとゼロショットREは2つの代表的な低ショットREタスクであり,それは類似したターゲットを持つと思われるが,完全に異なる根底にある能力を必要とする。本論文では,低ショット関係抽出を統一するために,マルチ音声マッチングネットワークを提案する。ゼロショットと数ショットRE間のギャップを埋めるために,三重項パラフラーフを事前トレインゼロショットラベルマッチング能力に活用し,メタ学習パラダイムを用いて,少数ショットインスタンス要約能力を学習する,三重項-パラフレーゼメタ訓練を提案した。3つの異なる低ショットREタスクに関する実験結果は,提案方法が大きなマージンによって強いベースラインより優れて,少数ショットREリーダボードに関して最良の性能を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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