論文の概要: Improving Unsupervised Relation Extraction by Augmenting Diverse Sentence Pairs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00552v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 12:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 14:44:00.370992
• Title: Improving Unsupervised Relation Extraction by Augmenting Diverse Sentence Pairs
• Title（参考訳）: 横文ペアの強化による教師なし関係抽出の改善
• Authors: Qing Wang, Kang Zhou, Qiao Qiao, Yuepei Li, Qi Li
• Abstract要約: 非文関係抽出(URE)は、原文から名前付きエンティティ間の関係を抽出することを目的としている。 我々は,文内ペアの増補と,文間ペアの抽出による拡張を併用したAugUREを提案する。 NYT-FBとTACREDデータセットの実験は、提案した関係表現学習と単純なK-Meansクラスタリングが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.87963432758696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised relation extraction (URE) aims to extract relations between named entities from raw text without requiring manual annotations or pre-existing knowledge bases. In recent studies of URE, researchers put a notable emphasis on contrastive learning strategies for acquiring relation representations. However, these studies often overlook two important aspects: the inclusion of diverse positive pairs for contrastive learning and the exploration of appropriate loss functions. In this paper, we propose AugURE with both within-sentence pairs augmentation and augmentation through cross-sentence pairs extraction to increase the diversity of positive pairs and strengthen the discriminative power of contrastive learning. We also identify the limitation of noise-contrastive estimation (NCE) loss for relation representation learning and propose to apply margin loss for sentence pairs. Experiments on NYT-FB and TACRED datasets demonstrate that the proposed relation representation learning and a simple K-Means clustering achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: unsupervised relation extraction (ure)は、手動アノテーションや既存の知識ベースを必要とせずに、原文から名前付きエンティティ間の関係を抽出することを目的としている。 最近のure研究では、研究者は関係表現を取得するための対比学習戦略に重点を置いた。 しかし、これらの研究は、対比学習のための多様な正のペアと適切な損失関数の探索という2つの重要な側面をしばしば見落としている。 本稿では, 正対の多様性を高め, コントラスト学習の判別力を高めるために, クロスセンテンスペア抽出を通じ, 内接対の強化と強化を両立させたオーギュアを提案する。 また,関係表現学習におけるノイズコントラスト推定(nce)損失の限界を特定し,文対にマージン損失を適用することを提案する。 NYT-FBとTACREDデータセットの実験は、提案した関係表現学習と単純なK-Meansクラスタリングが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。

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