事例からルールへ:情報抽出のためのニューラルガイドルール合成【JST・京大機械翻訳】

Vacareanu Robert; Valenzuela-Escarcega Marco A.; Barbosa George C. G.; Sharp Rebecca; Surdeanu Mihai

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219491782753 整理番号：22P0283087

事例からルールへ:情報抽出のためのニューラルガイドルール合成【JST・京大機械翻訳】

From Examples to Rules: Neural Guided Rule Synthesis for Information Extraction

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発行年： 2022年01月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月16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)

情報抽出への深層学習アプローチは,多くの成功を持っているが,ニーズシフトとして,増加または維持することは困難であった。一方,ルールベースの方法は,より容易に修正できる。しかし,工芸規則は言語学の専門知識と関心領域を必要とし,ほとんどのユーザにとって実行不可能であった。ここでは,これらの2つの方向の利点を,それらの欠点を緩和することを試みる。プログラム合成の隣接分野から情報抽出への最近の進展を適応し,与えられた例から規則を合成する。列挙探索をガイドするために変圧器ベースのアーキテクチャを使用し,これがルールを見つける前に探索する必要があるステップの数を低減することを示した。さらに,特定のドメイン上で合成アルゴリズムを訓練することなく,著者らの合成ルールは,関係分類のための少数ショット学習と5ショットシナリオにおける競合性能に焦点を当てたタスクの1ショットシナリオにおいて最先端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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