論文の概要: Open Set Relation Extraction via Unknown-Aware Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04950v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 05:45:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 16:14:32.873683
• Title: Open Set Relation Extraction via Unknown-Aware Training
• Title（参考訳）: 未知知識学習によるオープンセット関係抽出
• Authors: Jun Zhao, Xin Zhao, Wenyu Zhan, Qi Zhang, Tao Gui, Zhongyu Wei, Yunwen Chen, Xiang Gao, Xuanjing Huang
• Abstract要約: 負のインスタンスを動的に合成することでモデルを正規化する未知の学習手法を提案する。 テキストの敵対的攻撃に触発されて、我々は適応的に、小さいが重要な摂動を元のトレーニングインスタンスに適用する。 実験結果から, 既知の関係の分類を損なうことなく, 未知の関係検出を行うことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.10462476890784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The existing supervised relation extraction methods have achieved impressive performance in a closed-set setting, where the relations during both training and testing remain the same. In a more realistic open-set setting, unknown relations may appear in the test set. Due to the lack of supervision signals from unknown relations, a well-performing closed-set relation extractor can still confidently misclassify them into known relations. In this paper, we propose an unknown-aware training method, regularizing the model by dynamically synthesizing negative instances. To facilitate a compact decision boundary, ``difficult'' negative instances are necessary. Inspired by text adversarial attacks, we adaptively apply small but critical perturbations to original training instances and thus synthesizing negative instances that are more likely to be mistaken by the model as known relations. Experimental results show that this method achieves SOTA unknown relation detection without compromising the classification of known relations.
• Abstract（参考訳）: 既存の教師付き関係抽出法は、トレーニングとテストの両方における関係が同じであるクローズドセット設定において、印象的な性能を達成している。 より現実的なオープンセット設定では、未知の関係がテストセットに現れることがある。 未知の関係からの監督信号の欠如により、うまく機能する閉集合関係抽出器は、既知の関係に自信を持って分類することができる。 本稿では,負のインスタンスを動的に合成してモデルを定式化する未知認識学習手法を提案する。 コンパクトな決定境界を容易にするには、 ``difficult'' の負のインスタンスが必要である。 テキストの敵対的攻撃に触発され、我々は元のトレーニングインスタンスに適応的に小さいが重要な摂動を適用し、既知の関係としてモデルによって誤認されやすい負のインスタンスを合成する。 実験の結果, 既知の関係の分類を損なうことなく, sota未知関係検出が可能となった。

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