論文の概要: Syntactically Robust Training on Partially-Observed Data for Open Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06841v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 12:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 14:20:34.220976
• Title: Syntactically Robust Training on Partially-Observed Data for Open Information Extraction
• Title（参考訳）: オープン情報抽出のための部分観測データの統語的ロバスト学習
• Authors: Ji Qi, Yuxiang Chen, Lei Hou, Juanzi Li, Bin Xu
• Abstract要約: オープン情報抽出モデルは十分な監督力を持った有望な結果を示している。 そこで本研究では,統語論的に頑健な学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.59133746149343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open Information Extraction models have shown promising results with sufficient supervision. However, these models face a fundamental challenge that the syntactic distribution of training data is partially observable in comparison to the real world. In this paper, we propose a syntactically robust training framework that enables models to be trained on a syntactic-abundant distribution based on diverse paraphrase generation. To tackle the intrinsic problem of knowledge deformation of paraphrasing, two algorithms based on semantic similarity matching and syntactic tree walking are used to restore the expressionally transformed knowledge. The training framework can be generally applied to other syntactic partial observable domains. Based on the proposed framework, we build a new evaluation set called CaRB-AutoPara, a syntactically diverse dataset consistent with the real-world setting for validating the robustness of the models. Experiments including a thorough analysis show that the performance of the model degrades with the increase of the difference in syntactic distribution, while our framework gives a robust boundary. The source code is publicly available at https://github.com/qijimrc/RobustOIE.
• Abstract（参考訳）: オープン情報抽出モデルは十分な監督の下で有望な結果を示している。 しかし、これらのモデルは、トレーニングデータの構文分布が現実世界と比較して部分的に観測可能であるという根本的な課題に直面している。 本稿では,多種多様なパラファーゼ生成に基づく統語的冗長分布上でモデルを訓練できる統語的ロバストなトレーニングフレームワークを提案する。 パラフラージングの知識変形に関する本質的な問題に取り組むために、意味的類似性マッチングと構文木ウォーキングに基づく2つのアルゴリズムを用いて表現変換された知識を復元する。 トレーニングフレームワークは一般に、他の構文的な部分観測可能なドメインに適用することができる。 提案フレームワークをベースとして,モデルのロバスト性を検証するための実世界の設定と一致した,構文的に多様なデータセットであるCaRB-AutoParaという新たな評価セットを構築した。 網羅的な分析を含む実験により, モデルの性能は, 構文分布の違いの増加に伴って低下し, フレームワークは堅牢な境界を与えることがわかった。 ソースコードはhttps://github.com/qijimrc/RobustOIEで公開されている。

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