論文の概要: MapRE: An Effective Semantic Mapping Approach for Low-resource Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04108v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 09:02:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:35:00.625283
• Title: MapRE: An Effective Semantic Mapping Approach for Low-resource Relation Extraction
• Title（参考訳）: mapre: 低リソース関係抽出のための効果的な意味マッピングアプローチ
• Authors: Manqing Dong, Chunguang Pan, and Zhipeng Luo
• Abstract要約: 低リソース関係抽出のためのラベル非依存とラベル対応のセマンティックマッピング情報の両方を考慮したフレームワークを提案する。 以上の2種類のマッピング情報を事前学習と微調整の両方に組み込むことで,モデル性能が大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.821464352959454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neural relation extraction models have shown promising results in recent years; however, the model performance drops dramatically given only a few training samples. Recent works try leveraging the advance in few-shot learning to solve the low resource problem, where they train label-agnostic models to directly compare the semantic similarities among context sentences in the embedding space. However, the label-aware information, i.e., the relation label that contains the semantic knowledge of the relation itself, is often neglected for prediction. In this work, we propose a framework considering both label-agnostic and label-aware semantic mapping information for low resource relation extraction. We show that incorporating the above two types of mapping information in both pretraining and fine-tuning can significantly improve the model performance on low-resource relation extraction tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年, ニューラルリレーショナル抽出モデルにより有望な結果が得られたが, モデル性能は劇的に低下し, 少数のトレーニングサンプルしか得られなかった。 近年の研究では,ラベルに依存しないモデルを用いて,組込み空間における文脈文間の意味的類似性を直接比較する手法が提案されている。 しかし、ラベル認識情報(すなわち、関係自体の意味知識を含む関係ラベル)は、しばしば予測のために無視される。 本研究では,低リソース関係抽出のためのラベル非依存とラベル対応セマンティックマッピング情報の両方を考慮したフレームワークを提案する。 以上の2種類のマッピング情報を事前学習と微調整の両方に組み込むことで,低リソース関係抽出タスクにおけるモデル性能が著しく向上することを示す。

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