論文の概要: ZS-BERT: Towards Zero-Shot Relation Extraction with Attribute Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04697v1
• Date: Sat, 10 Apr 2021 06:53:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:29:02.860373
• Title: ZS-BERT: Towards Zero-Shot Relation Extraction with Attribute Representation Learning
• Title（参考訳）: ZS-BERT:属性表現学習によるゼロショット関係抽出に向けて
• Authors: Chih-Yao Chen, Cheng-Te Li
• Abstract要約: 目に見える関係と見えない関係のテキスト記述を組み込んでゼロショット関係抽出問題を定式化する。 本稿では,手作りラベリングや複数対属性分類を使わずに,目に見えない関係を直接予測する,新しいマルチタスク学習モデルであるゼロショットBERTを提案する。 2つのよく知られたデータセットで行われた実験では、ZS-BERTが少なくとも13.54%のF1スコアの改善によって既存の方法より優れていることが示されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.609715843964263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While relation extraction is an essential task in knowledge acquisition and representation, and new-generated relations are common in the real world, less effort is made to predict unseen relations that cannot be observed at the training stage. In this paper, we formulate the zero-shot relation extraction problem by incorporating the text description of seen and unseen relations. We propose a novel multi-task learning model, zero-shot BERT (ZS-BERT), to directly predict unseen relations without hand-crafted attribute labeling and multiple pairwise classifications. Given training instances consisting of input sentences and the descriptions of their relations, ZS-BERT learns two functions that project sentences and relation descriptions into an embedding space by jointly minimizing the distances between them and classifying seen relations. By generating the embeddings of unseen relations and new-coming sentences based on such two functions, we use nearest neighbor search to obtain the prediction of unseen relations. Experiments conducted on two well-known datasets exhibit that ZS-BERT can outperform existing methods by at least 13.54\% improvement on F1 score.
• Abstract（参考訳）: 関係抽出は知識獲得と表現において必須の課題であり、実世界では新たな生成関係が一般的である一方で、訓練段階では観察できない未知の関係を予測しようとする努力は少ない。 本稿では, ゼロショット関係抽出問題を, 目に見えない関係のテキスト記述を取り入れて定式化する。 本研究では,手作りの属性ラベルや複数対の分類を使わずに,目に見えない関係を直接予測する,新しいマルチタスク学習モデルであるゼロショットBERT(ZS-BERT)を提案する。 ZS-BERTは、入力文とそれらの関係の記述からなる訓練例を前提として、文と関係記述を埋め込み空間に投影する2つの関数を、それらの間の距離を最小化し、目に見える関係を分類することによって学習する。 このような2つの機能に基づいて、未知の関係と新しい文の埋め込みを生成することにより、近接探索を用いて未知の関係の予測を得る。 2つのよく知られたデータセットで実施された実験では、ZS-BERTはF1スコアに対して少なくとも13.54 %改善することで既存の手法より優れていることが示されている。

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