論文の概要: Knowledge Extraction in Low-Resource Scenarios: Survey and Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08063v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 13:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-17 20:06:35.965083
• Title: Knowledge Extraction in Low-Resource Scenarios: Survey and Perspective
• Title（参考訳）: 低資源シナリオにおける知識抽出:調査と展望
• Authors: Shumin Deng, Ningyu Zhang, Hui Chen, Feiyu Xiong, Jeff Z. Pan, Huajun Chen
• Abstract要約: 構造化されていないテキストから構造情報を抽出することを目的とした知識抽出(KE)は、しばしばデータ不足と目に見えないタイプの出現に悩まされる。 低リソースKEに対する多くのニューラルアプローチが広く研究され、優れた性能を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.9947179407115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Knowledge Extraction (KE) which aims to extract structural information from unstructured texts often suffers from data scarcity and emerging unseen types, i.e., low-resource scenarios. Many neural approaches on low-resource KE have been widely investigated and achieved impressive performance. In this paper, we present a literature review towards KE in low-resource scenarios, and systematically categorize existing works into three paradigms: (1) exploiting higher-resource data, (2) exploiting stronger models, and (3) exploiting data and models together. In addition, we describe promising applications and outline some potential directions for future research. We hope that our survey can help both the academic and industrial community to better understand this field, inspire more ideas and boost broader applications.
• Abstract（参考訳）: 構造化されていないテキストから構造情報を抽出することを目的とした知識抽出(ke)は、しばしばデータの不足や、特に低リソースシナリオのような、未発見のタイプに苦しむ。 低リソースKEに対する多くのニューラルアプローチが広く研究され、優れた性能を達成している。 本稿では,低リソースシナリオにおけるKEに向けた文献レビューを行い,(1)高リソースデータの利用,(2)より強力なモデルの利用,(3)データとモデルを併用した3つのパラダイムに体系的に分類する。 さらに、将来的な応用について述べ、今後の研究の方向性について概説する。 われわれの調査は、学術と工業の両方のコミュニティが、この分野をより深く理解し、より多くのアイデアを刺激し、幅広い応用を促進するのに役立つことを期待している。

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