論文の概要: An Overview of Distant Supervision for Relation Extraction with a Focus
on Denoising and Pre-training Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08286v1
- Date: Sun, 17 Jul 2022 21:02:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-20 03:44:57.125403
- Title: An Overview of Distant Supervision for Relation Extraction with a Focus
on Denoising and Pre-training Methods
- Title（参考訳）: ディノイングと事前学習に着目した関係抽出のための距離スーパービジョンの概要
- Authors: William Hogan
- Abstract要約: 関係抽出は自然言語処理の基本課題である。
RE法の歴史は、パターンベースRE、統計ベースRE、ニューラルベースRE、大規模言語モデルベースREの4つのフェーズに大別できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Relation Extraction (RE) is a foundational task of natural language
processing. RE seeks to transform raw, unstructured text into structured
knowledge by identifying relational information between entity pairs found in
text. RE has numerous uses, such as knowledge graph completion, text
summarization, question-answering, and search querying. The history of RE
methods can be roughly organized into four phases: pattern-based RE,
statistical-based RE, neural-based RE, and large language model-based RE. This
survey begins with an overview of a few exemplary works in the earlier phases
of RE, highlighting limitations and shortcomings to contextualize progress.
Next, we review popular benchmarks and critically examine metrics used to
assess RE performance. We then discuss distant supervision, a paradigm that has
shaped the development of modern RE methods. Lastly, we review recent RE works
focusing on denoising and pre-training methods.
- Abstract（参考訳）: 関係抽出(re)は自然言語処理の基本的なタスクである。
reは、テキストにあるエンティティペア間の関係情報を識別することで、生の非構造化テキストを構造化された知識に変換する。
REには、知識グラフの補完、テキスト要約、質問回答、検索クエリなど、多くの用途がある。
RE法の歴史は、パターンベースRE、統計ベースRE、ニューラルベースRE、大規模言語モデルベースREの4つのフェーズに大別できる。
この調査は、REの初期フェーズにおけるいくつかの模範的な作業の概要から始まり、進歩をコンテキスト化するための制限と欠点を強調している。
次に、人気のあるベンチマークをレビューし、REパフォーマンスを評価するために使用されるメトリクスを批判的に検証する。
次に、近代RE法の発展を形作るパラダイムである遠隔監視について論じる。
最後に,近年のデノイジングとプリトレーニングに着目したリワークについて概説する。
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