論文の概要: Weakly-Supervised Questions for Zero-Shot Relation Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09640v1
- Date: Sat, 21 Jan 2023 22:18:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 15:05:04.851165
- Title: Weakly-Supervised Questions for Zero-Shot Relation Extraction
- Title（参考訳）: ゼロショット関係抽出のための弱教師付き質問
- Authors: Saeed Najafi and Alona Fyshe
- Abstract要約: ゼロショット関係抽出(ゼロショット関係抽出、ZRE)は、トレーニングとテストセットが共有関係型を持たない関係抽出のタスクである。
質問回答(QA)としてのZREリフレーム関係抽出への前向きアプローチ
ここでは、これらの金のテンプレートを廃止して、見当たらない関係に関する質問を生成できるモデルを学ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.030622181266347
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Zero-Shot Relation Extraction (ZRE) is the task of Relation Extraction where
the training and test sets have no shared relation types. This very challenging
domain is a good test of a model's ability to generalize. Previous approaches
to ZRE reframed relation extraction as Question Answering (QA), allowing for
the use of pre-trained QA models. However, this method required manually
creating gold question templates for each new relation. Here, we do away with
these gold templates and instead learn a model that can generate questions for
unseen relations. Our technique can successfully translate relation
descriptions into relevant questions, which are then leveraged to generate the
correct tail entity. On tail entity extraction, we outperform the previous
state-of-the-art by more than 16 F1 points without using gold question
templates. On the RE-QA dataset where no previous baseline for relation
extraction exists, our proposed algorithm comes within 0.7 F1 points of a
system that uses gold question templates. Our model also outperforms the
state-of-the-art ZRE baselines on the FewRel and WikiZSL datasets, showing that
QA models no longer need template questions to match the performance of models
specifically tailored to the ZRE task. Our implementation is available at
https://github.com/fyshelab/QA-ZRE.
- Abstract（参考訳）: ゼロショット関係抽出 (zero-shot relation extraction, zre) は、トレーニングとテストセットが共有関係タイプを持たない関係抽出のタスクである。
この非常に難しいドメインは、モデルを一般化する能力のよいテストである。
ZREの以前のアプローチは、QA(QA)として関係抽出を再構成し、事前訓練されたQAモデルの使用を可能にした。
しかし、この方法は新しい関係ごとに金の質問テンプレートを手作業で作成する必要があった。
ここでは、これらの金のテンプレートを廃止して、見当たらない関係に関する質問を生成できるモデルを学ぶ。
本手法は,関係記述を関連する質問に翻訳し,適切なテールエンティティを生成する。
テールエンティティ抽出では,ゴールド質問テンプレートを使わずに16F1点以上の先行技術よりも優れていた。
従来の関係抽出のベースラインが存在しないRE-QAデータセットでは,ゴールド質問テンプレートを用いたシステムにおいて,提案アルゴリズムは0.7F1ポイント以内となる。
我々のモデルは、FewRelおよびWikiZSLデータセットの最先端のZREベースラインよりも優れており、QAモデルがZREタスクに特化されたモデルのパフォーマンスに合わせてテンプレート質問をする必要がなくなったことを示している。
私たちの実装はhttps://github.com/fyshelab/qa-zreで利用可能です。
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