論文の概要: Sentence-Level Relation Extraction via Contrastive Learning with Descriptive Relation Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04935v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 02:15:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 16:28:14.919632
• Title: Sentence-Level Relation Extraction via Contrastive Learning with Descriptive Relation Prompts
• Title（参考訳）: 記述型関係プロンプトを用いたコントラスト学習による文レベル関係抽出
• Authors: Jiewen Zheng, Ze Chen
• Abstract要約: 本稿では、エンティティ情報、関係知識、エンティティタイプ制約を協調的に考慮する新しいパラダイムであるContrastive Learning with Descriptive Relation Prompts(CTL-)を提案する。 CTL-はTACREDで76.7%のF1スコアを獲得している。 新しい提案パラダイムは、最先端のパフォーマンスであるTACREVとRe-TACREDでそれぞれ85.8%と91.6%のF1スコアを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5736899098702974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentence-level relation extraction aims to identify the relation between two entities for a given sentence. The existing works mostly focus on obtaining a better entity representation and adopting a multi-label classifier for relation extraction. A major limitation of these works is that they ignore background relational knowledge and the interrelation between entity types and candidate relations. In this work, we propose a new paradigm, Contrastive Learning with Descriptive Relation Prompts(CTL-DRP), to jointly consider entity information, relational knowledge and entity type restrictions. In particular, we introduce an improved entity marker and descriptive relation prompts when generating contextual embedding, and utilize contrastive learning to rank the restricted candidate relations. The CTL-DRP obtains a competitive F1-score of 76.7% on TACRED. Furthermore, the new presented paradigm achieves F1-scores of 85.8% and 91.6% on TACREV and Re-TACRED respectively, which are both the state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 文レベルの関係抽出は、与えられた文に対する2つのエンティティ間の関係を識別することを目的としている。 既存の作品は、より優れたエンティティ表現の獲得と、関係抽出のためのマルチラベル分類器の採用に重点を置いている。 これらの研究の大きな制限は、背景関係知識を無視し、エンティティタイプと候補関係の相互関係を無視することである。 本研究では, エンティティ情報, 関係知識, エンティティタイプ制約を共同で検討するための, コントラスト学習(Contrastive Learning with Descriptive Relation Prompts, CTL-DRP)を提案する。 特に,コンテクスト埋め込み生成時に改良されたエンティティマーカーと記述関係プロンプトを導入し,コントラスト学習を用いて制限された候補関係をランク付けする。 CTL-DRPはTACREDで76.7%のF1スコアを獲得している。 さらに、新しい提案パラダイムは、最先端のパフォーマンスであるTACREVとRe-TACREDでそれぞれ85.8%と91.6%のF1スコアを達成する。

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