Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing In-Context Learning with Semantic Representations for Relation Extraction

論文の概要: Enhancing In-Context Learning with Semantic Representations for Relation Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10432v1
Date: Fri, 14 Jun 2024 22:36:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 00:32:34.236731
Title: Enhancing In-Context Learning with Semantic Representations for Relation Extraction
Title（参考訳）: 関係抽出のための意味表現を用いた文脈内学習の強化
Authors: Peitao Han, Lis Kanashiro Pereira, Fei Cheng, Wan Jou She, Eiji Aramaki,
Abstract要約: 本稿では,RE 上の ICL に 2 つの AMR 強化意味表現を用いる。どちらの場合も、すべての設定が粒度の細かいAMRのセマンティック構造から恩恵を受けることを示す。我々は,このモデルを4つのREデータセットで評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.12646853282321
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we employ two AMR-enhanced semantic representations for ICL on RE: one that explores the AMR structure generated for a sentence at the subgraph level (shortest AMR path), and another that explores the full AMR structure generated for a sentence. In both cases, we demonstrate that all settings benefit from the fine-grained AMR's semantic structure. We evaluate our model on four RE datasets. Our results show that our model can outperform the GPT-based baselines, and achieve SOTA performance on two of the datasets, and competitive performance on the other two.
Abstract（参考訳）: 本稿では,文のサブグラフレベルで生成された AMR 構造を探索する手法と,文の完全 AMR 構造を探索する手法を提案する。どちらの場合も、すべての設定が粒度の細かいAMRのセマンティック構造から恩恵を受けることを示す。我々は,このモデルを4つのREデータセットで評価した。以上の結果から,本モデルがGPTベースラインを上回り,2つのデータセットでSOTA性能,他の2つのデータセットで競合性能を達成できることが示唆された。

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