論文の概要: MICK: A Meta-Learning Framework for Few-shot Relation Classification with Small Training Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14164v2
• Date: Mon, 14 Dec 2020 15:54:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 12:53:07.409782
• Title: MICK: A Meta-Learning Framework for Few-shot Relation Classification with Small Training Data
• Title（参考訳）: MICK:小さなトレーニングデータを用いたファウショット関係分類のためのメタラーニングフレームワーク
• Authors: Xiaoqing Geng, Xiwen Chen, Kenny Q. Zhu, Libin Shen, Yinggong Zhao
• Abstract要約: ほとんどショット関係の分類では、少数のサポートインスタンスに遭遇した後で、入ってくるクエリインスタンスを分類しようとする。 本稿では,関係分類のための数発の学習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）: 12.349417678635765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot relation classification seeks to classify incoming query instances after meeting only few support instances. This ability is gained by training with large amount of in-domain annotated data. In this paper, we tackle an even harder problem by further limiting the amount of data available at training time. We propose a few-shot learning framework for relation classification, which is particularly powerful when the training data is very small. In this framework, models not only strive to classify query instances, but also seek underlying knowledge about the support instances to obtain better instance representations. The framework also includes a method for aggregating cross-domain knowledge into models by open-source task enrichment. Additionally, we construct a brand new dataset: the TinyRel-CM dataset, a few-shot relation classification dataset in health domain with purposely small training data and challenging relation classes. Experimental results demonstrate that our framework brings performance gains for most underlying classification models, outperforms the state-of-the-art results given small training data, and achieves competitive results with sufficiently large training data.
• Abstract（参考訳）: 少数ショット関係分類は、サポートインスタンスがほとんどなかった後に着信したクエリインスタンスを分類することを求める。 この能力は、大量のドメイン内アノテートデータのトレーニングによって得られる。 本稿では,トレーニング時に利用可能なデータ量をさらに制限することにより,さらに難しい問題に取り組む。 本稿では,関係分類のための数発の学習フレームワークを提案する。 このフレームワークでは、モデルはクエリインスタンスを分類するだけでなく、より良いインスタンス表現を得るためにサポートインスタンスに関する基礎知識を求める。 このフレームワークには、オープンソースのタスクエンリッチメントによって、クロスドメインの知識をモデルに集約する方法も含まれている。 さらに、TinyRel-CMデータセット、健康領域における数ショットの関係分類データセット、目的的に小さなトレーニングデータ、挑戦的な関係クラスなど、新しいデータセットを構築します。 実験の結果,基礎となるほとんどの分類モデルにおいて性能が向上し,小規模トレーニングデータでは最先端結果を上回り,十分な大規模トレーニングデータで競争結果を得ることができた。

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