論文の概要: Zero-shot Relation Classification from Side Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07126v2
• Date: Thu, 18 Nov 2021 19:02:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 23:25:58.738969
• Title: Zero-shot Relation Classification from Side Information
• Title（参考訳）: 側情報からのゼロショット関係分類
• Authors: Jiaying Gong and Hoda Eldardiry
• Abstract要約: ゼロショット学習アプローチは、人間が事前知識のない新しい概念を学習し、認識する方法を模倣する。 ZSLRCは、重み付けされた側(補助的)情報を利用するように修正された先進的なネットワークを使用する。 ZSLRCは、教師付き学習、少数ショット学習、ゼロショット学習タスクにおいて最先端の手法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.609443065827996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a zero-shot learning relation classification (ZSLRC) framework that improves on state-of-the-art by its ability to recognize novel relations that were not present in training data. The zero-shot learning approach mimics the way humans learn and recognize new concepts with no prior knowledge. To achieve this, ZSLRC uses advanced prototypical networks that are modified to utilize weighted side (auxiliary) information. ZSLRC's side information is built from keywords, hypernyms of name entities, and labels and their synonyms. ZSLRC also includes an automatic hypernym extraction framework that acquires hypernyms of various name entities directly from the web. ZSLRC improves on state-of-the-art few-shot learning relation classification methods that rely on labeled training data and is therefore applicable more widely even in real-world scenarios where some relations have no corresponding labeled examples for training. We present results using extensive experiments on two public datasets (NYT and FewRel) and show that ZSLRC significantly outperforms state-of-the-art methods on supervised learning, few-shot learning, and zero-shot learning tasks. Our experimental results also demonstrate the effectiveness and robustness of our proposed model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,訓練データに存在しない新しい関係を認識できることにより,最先端の知識を改良したゼロショット学習関係分類(zslrc)フレームワークを提案する。 ゼロショット学習アプローチは、人間が事前知識のない新しい概念を学習し、認識する方法を模倣する。 これを実現するためにZSLRCは、重み付けされた側(補助的)情報を利用するように修正された高度なプロトタイプネットワークを使用する。 ZSLRCのサイド情報はキーワード、名前エンティティのハイパーネーム、ラベルとそのシノニムから構築されている。 ZSLRCはまた、Webから直接様々な名前エンティティのハイパーネムを取得する自動ハイパーネム抽出フレームワークも備えている。 ZSLRCは、ラベル付きトレーニングデータに依存する最先端の数発学習関係分類法を改善しており、ある関係にラベル付きトレーニングの例がない実世界のシナリオにおいてもより広く適用可能である。 我々は,2つの公開データセット(NYTとFewRel)の広範な実験結果を用いて,ZSLRCが教師付き学習,少数ショット学習,ゼロショット学習タスクにおいて,最先端の手法を著しく上回っていることを示す。 また,提案モデルの有効性とロバスト性についても実験的に検証した。

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