論文の概要: KEML: A Knowledge-Enriched Meta-Learning Framework for Lexical Relation Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10903v2
• Date: Thu, 3 Dec 2020 02:34:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 21:38:51.009202
• Title: KEML: A Knowledge-Enriched Meta-Learning Framework for Lexical Relation Classification
• Title（参考訳）: KEML: 語彙関係分類のための知識豊富なメタ学習フレームワーク
• Authors: Chengyu Wang, Minghui Qiu, Jun Huang, Xiaofeng He
• Abstract要約: 語彙関係は三重関係の形で、概念がどのように意味論的に関連しているかを記述する。 語彙関係分類の課題に対処する知識強化メタラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.2106265998237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lexical relations describe how concepts are semantically related, in the form of relation triples. The accurate prediction of lexical relations between concepts is challenging, due to the sparsity of patterns indicating the existence of such relations. We propose the Knowledge-Enriched Meta-Learning (KEML) framework to address the task of lexical relation classification. In KEML, the LKB-BERT (Lexical Knowledge Base-BERT) model is presented to learn concept representations from massive text corpora, with rich lexical knowledge injected by distant supervision. A probabilistic distribution of auxiliary tasks is defined to increase the model's ability to recognize different types of lexical relations. We further combine a meta-learning process over the auxiliary task distribution and supervised learning to train the neural lexical relation classifier. Experiments over multiple datasets show that KEML outperforms state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 語彙関係は三重関係の形で、概念がどのように意味論的に関連しているかを記述する。 概念間の語彙関係の正確な予測は、そのような関係の存在を示すパターンのスパーシティのため困難である。 本稿では,語彙関係分類の課題に対処する知識強化メタラーニング(KEML)フレームワークを提案する。 KEMLでは、LKB-BERT(Lexical Knowledge Base-BERT)モデルは、遠隔監視によって注入された豊富な語彙知識を用いて、大量のテキストコーパスから概念表現を学ぶために提示される。 補助タスクの確率分布は、モデルの異なる種類の語彙関係を認識する能力を高めるために定義される。 さらに,補助タスク分散上でのメタ学習プロセスと教師付き学習を組み合わせることで,神経語彙関係分類器を訓練する。 複数のデータセットに対する実験では、KEMLが最先端のメソッドより優れていることが示されている。

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