論文の概要: PromptRE: Weakly-Supervised Document-Level Relation Extraction via
Prompting-Based Data Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09265v1
- Date: Fri, 13 Oct 2023 17:23:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 11:52:14.053428
- Title: PromptRE: Weakly-Supervised Document-Level Relation Extraction via
Prompting-Based Data Programming
- Title（参考訳）: PromptRE: Promptingベースのデータプログラミングによる文書レベル関係抽出
- Authors: Chufan Gao, Xulin Fan, Jimeng Sun, Xuan Wang
- Abstract要約: 本稿では,文書レベルの関係抽出手法であるPromptREを提案する。
PromptREは、ラベルの配布とエンティティタイプを事前知識として組み込んでパフォーマンスを向上させる。
文書レベルの関係抽出のためのベンチマークデータセットであるReDocREDの実験結果は、ベースラインアプローチよりもPromptREの方が優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.597623178206874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Relation extraction aims to classify the relationships between two entities
into pre-defined categories. While previous research has mainly focused on
sentence-level relation extraction, recent studies have expanded the scope to
document-level relation extraction. Traditional relation extraction methods
heavily rely on human-annotated training data, which is time-consuming and
labor-intensive. To mitigate the need for manual annotation, recent
weakly-supervised approaches have been developed for sentence-level relation
extraction while limited work has been done on document-level relation
extraction. Weakly-supervised document-level relation extraction faces
significant challenges due to an imbalanced number "no relation" instances and
the failure of directly probing pretrained large language models for document
relation extraction. To address these challenges, we propose PromptRE, a novel
weakly-supervised document-level relation extraction method that combines
prompting-based techniques with data programming. Furthermore, PromptRE
incorporates the label distribution and entity types as prior knowledge to
improve the performance. By leveraging the strengths of both prompting and data
programming, PromptRE achieves improved performance in relation classification
and effectively handles the "no relation" problem. Experimental results on
ReDocRED, a benchmark dataset for document-level relation extraction,
demonstrate the superiority of PromptRE over baseline approaches.
- Abstract（参考訳）: 関係抽出は、2つのエンティティ間の関係を予め定義されたカテゴリに分類することを目的としている。
従来,文レベルの関係抽出を中心に研究されてきたが,近年では文書レベルの関係抽出にまで範囲を広げている。
従来の関係抽出手法は、時間と労働集約的な人手によるトレーニングデータに大きく依存している。
手動アノテーションの必要性を緩和するため,文レベルの関係抽出には近年,弱い教師付きアプローチが開発されているが,文書レベルの関係抽出では限定的な作業が行われている。
弱教師付き文書レベルの関係抽出は、不均衡な数 "no relation" インスタンスと、事前訓練された大規模言語モデルによる文書関係抽出の失敗により、重大な課題に直面している。
これらの課題に対処するため,プロンプトベースの手法とデータプログラミングを組み合わせた文書レベルの関係抽出手法であるPromptREを提案する。
さらに、PromptREはラベルの分布とエンティティタイプを事前知識として組み込んでパフォーマンスを向上させる。
PromptREは、プロンプトとデータプログラミングの両方の長所を活用することで、関係分類におけるパフォーマンスの向上を実現し、"非関係"問題に効果的に対処する。
文書レベルの関係抽出のためのベンチマークデータセットであるReDocREDの実験結果は、ベースラインアプローチよりもPromptREの方が優れていることを示す。
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