論文の概要: Prompt-based Zero-shot Relation Extraction with Semantic Knowledge Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04539v2
• Date: Wed, 3 May 2023 14:49:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 19:19:55.069886
• Title: Prompt-based Zero-shot Relation Extraction with Semantic Knowledge Augmentation
• Title（参考訳）: 意味知識拡張を用いたプロンプトに基づくゼロショット関係抽出
• Authors: Jiaying Gong and Hoda Eldardiry
• Abstract要約: 本稿では,意味的知識増強(ZS-SKA)による不明瞭な関係を認識するプロンプトベースモデルを提案する。 ZS-SKAはゼロショットシナリオ下で最先端の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.609443065827996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In relation triplet extraction (RTE), recognizing unseen (new) relations for which there are no training instances is a challenging task. Efforts have been made to recognize unseen relations based on question-answering models or relation descriptions. However, these approaches miss the semantic information about connections between seen and unseen relations. In this paper, We propose a prompt-based model with semantic knowledge augmentation (ZS-SKA) to recognize unseen relations under the zero-shot setting. We present a new word-level analogy-based sentence translation rule and generate augmented instances with unseen relations from instances with seen relations using that new rule. We design prompts with weighted virtual label construction based on an external knowledge graph to integrate semantic knowledge information learned from seen relations. Instead of using the actual label sets in the prompt template, we construct weighted virtual label words. We learn the representations of both seen and unseen relations with augmented instances and prompts. We then calculate the distance between the generated representations using prototypical networks to predict unseen relations. Extensive experiments conducted on three public datasets FewRel, Wiki-ZSL, and NYT, show that ZS-SKA outperforms state-of-the-art methods under the zero-shot scenarios. Our experimental results also demonstrate the effectiveness and robustness of ZS-SKA.
• Abstract（参考訳）: 関係トリプルト抽出(RTE)では、トレーニングインスタンスが存在しない未知(新しい)関係を認識することは難しい課題である。 質問応答モデルや関係記述に基づいて、見当たらない関係を認識する努力がなされている。 しかし、これらのアプローチは見えない関係と見えない関係の間の関係に関する意味的な情報を見逃している。 本稿では,ゼロショット設定下での未知の関係を認識するために,意味知識増強(ZS-SKA)を用いたプロンプトベースモデルを提案する。 本稿では,新しい単語レベルのアナロジーに基づく文翻訳規則を提示し,その新しい規則を用いて,未知の関係を持つインスタンスから,未知の関係を持つ拡張インスタンスを生成する。 我々は,外部知識グラフに基づく重み付き仮想ラベル構成を用いてプロンプトをデザインし,出現した関係から学習した意味的知識情報を統合する。 プロンプトテンプレートで実際のラベルセットを使用する代わりに、重み付き仮想ラベルワードを構築します。 我々は、拡張インスタンスやプロンプトと見たり見えない関係の表現を学習する。 次に、原型ネットワークを用いて生成した表現間の距離を計算し、未知の関係を予測する。 FewRel、Wiki-ZSL、NYTの3つの公開データセットで実施された大規模な実験は、ZS-SKAがゼロショットシナリオ下で最先端の手法より優れていることを示している。 また,ZS-SKAの有効性とロバスト性についても検討した。

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