論文の概要: GLiDRE: Generalist Lightweight model for Document-level Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00757v2
• Date: Tue, 07 Oct 2025 13:15:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:21.071283
• Title: GLiDRE: Generalist Lightweight model for Document-level Relation Extraction
• Title（参考訳）: GLiDRE:文書レベルの関係抽出のための汎用軽量モデル
• Authors: Robin Armingaud, Romaric Besançon,
• Abstract要約: 文書レベルの関係抽出のための新しいコンパクトモデルであるGLiDREを導入する。 低リソースの教師付きトレーニングと数ショットのメタラーニングベンチマークの両方の実験は、我々のアプローチがデータ制約のあるシナリオにおいて既存の手法よりも優れていることを示している。 私たちのコードは公開されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8628821924525962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Relation Extraction (RE) is a fundamental task in Natural Language Processing, and its document-level variant poses significant challenges, due to complex interactions between entities across sentences. While supervised models have achieved strong results in fully resourced settings, their behavior with limited training data remains insufficiently studied. We introduce GLiDRE, a new compact model for document-level relation extraction, designed to work efficiently in both supervised and few-shot settings. Experiments in both low-resource supervised training and few-shot meta-learning benchmarks show that our approach outperforms existing methods in data-constrained scenarios, establishing a new state-of-the-art in few-shot document-level relation extraction. Our code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 関係抽出(RE)は自然言語処理の基本的な課題であり、その文書レベルの変異は、文間のエンティティ間の複雑な相互作用のため、重大な課題を生じさせる。 教師付きモデルは、完全なリソース設定で強力な結果を得たが、限られたトレーニングデータによるそれらの振る舞いは、まだ十分に研究されていない。 文書レベルの関係抽出のための新しいコンパクトモデルであるGLiDREを導入する。 低リソースの教師付きトレーニングと数ショットのメタラーニングベンチマークの両方の実験により、我々の手法はデータ制約のあるシナリオにおいて既存の手法よりも優れており、少数ショットの文書レベルの関係抽出において新しい最先端の手法を確立していることが示された。 私たちのコードは公開されます。

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