論文の概要: Description Boosting for Zero-Shot Entity and Relation Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02245v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 12:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 16:32:17.863838
• Title: Description Boosting for Zero-Shot Entity and Relation Classification
• Title（参考訳）: ゼロショットエンティティの記述ブースティングと関係分類
• Authors: Gabriele Picco, Leopold Fuchs, Marcos Martínez Galindo, Alberto Purpura, Vanessa López, Hoang Thanh Lam,
• Abstract要約: 我々は、ゼロショット学習(ZSL)手法が、エンティティ(または関係)のテキスト記述に敏感であることを示す。 本稿では、初期記述のバリエーションを生成するための戦略と、記述拡張によるゼロショットモデルの予測を向上するアンサンブル手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8959034854546815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Zero-shot entity and relation classification models leverage available external information of unseen classes -- e.g., textual descriptions -- to annotate input text data. Thanks to the minimum data requirement, Zero-Shot Learning (ZSL) methods have high value in practice, especially in applications where labeled data is scarce. Even though recent research in ZSL has demonstrated significant results, our analysis reveals that those methods are sensitive to provided textual descriptions of entities (or relations). Even a minor modification of descriptions can lead to a change in the decision boundary between entity (or relation) classes. In this paper, we formally define the problem of identifying effective descriptions for zero shot inference. We propose a strategy for generating variations of an initial description, a heuristic for ranking them and an ensemble method capable of boosting the predictions of zero-shot models through description enhancement. Empirical results on four different entity and relation classification datasets show that our proposed method outperform existing approaches and achieve new SOTA results on these datasets under the ZSL settings. The source code of the proposed solutions and the evaluation framework are open-sourced.
• Abstract（参考訳）: ゼロショットエンティティとリレーショナル分類モデルは、入力テキストデータに注釈をつけるために、目に見えないクラス(例:テキスト記述)の利用可能な外部情報を利用する。 最小限のデータ要求により、ZSL(Zero-Shot Learning)メソッドは、特にラベル付きデータが不足しているアプリケーションにおいて、実際に高い価値を持つ。 ZSLにおける最近の研究は大きな成果を上げているが,本研究では,それらの手法がエンティティ(あるいは関係)のテキスト記述に敏感であることを明らかにする。 記述の小さな変更でさえも、エンティティ(または関係)クラス間の決定境界の変更につながる可能性がある。 本稿では,ゼロショット推論において有効な記述を識別する問題を正式に定義する。 本稿では、初期記述のバリエーションを生成するための戦略と、それらのランク付けのためのヒューリスティックと、記述の強化によるゼロショットモデルの予測を促進できるアンサンブル手法を提案する。 4つの異なるエンティティおよび関係分類データセットに対する実験結果から,提案手法は既存の手法よりも優れ,ZSL設定下で新たなSOTA結果が得られることが示された。 提案したソリューションと評価フレームワークのソースコードはオープンソースである。

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