作者提出的这种Zero-Shot Relation Triplet Extraction (ZeroRTE),目标是抽取语句中的三元组(head entity, tail entity, relation label),如上图所示,(a)是标注好的训练样本,(b)是用来评估,训练集不可见的样本,也就是说给定1a中的例子,目的是抽取1b中的关系三元组。本文的核心思想是利用relation label的语义信息...
这些模型的目的是解决一般的关系抽取任务,这些任务或多或少具有ground truth,而不是在zero-shot设置下。 Zero-shot Relation Extraction. l Levy等人(2017)将zero-shot关系提取作为问答任务。他们手工定义了10个问题模板来表示关系,并通过训练一个阅读理解模型来回答哪个关系满足给定的句子和问题,从而产生预测。但是,需...
In this paper, we explore the zero-shot relation extraction to overcome the challenge. The only requisite information about an unseen type is the label name. We propose a Parasitic Neural Network (PNN), where unseen types are parasitic on seen types to get automatic annotation and training. ...
Open Relation Extraction(OpenIE) RR表示类别集合,模型作两类分类,判断一个实体是否是另一个实体的key。 Zero-Shot Extraction Zero-Shot按难度分可以区分如下: Unseen-Website Zero-shot Extraction 即同一垂直领域的不同版式,比如,都是来自电影的网页。只是推理测试的时候使用的网页排版与训练不一样。 Unseen-Websi...
Open Relation Extraction(OpenIE) RR表示类别集合,模型作两类分类,判断一个实体是否是另一个实体的 key。 Zero-Shot Extraction Zero-Shot 按难度分可以区分如下: Unseen-Website Zero-shot Extraction 即同一垂直领域的不同版式,比如,都是来自电影的网页。只是推理测试的时候使用的网页排版与训练不一样。
declare-lab/relationprompt• •Findings (ACL) 2022 We introduce the task setting of Zero-Shot Relation Triplet Extraction (ZeroRTE) to encourage further research in low-resource relation extraction methods. 2 Paper Code Zero-shot Triplet Extraction by Template Infilling ...
Open Relation Extraction(OpenIE) RR表示类别集合,模型作两类分类,判断一个实体是否是另一个实体的key。 Zero-Shot Extraction Zero-Shot按难度分可以区分如下: Unseen-Website Zero-shot Extraction 即同一垂直领域的不同版式,比如,都是来自电影的网页。只是推理测试的时候使用的网页排版与训练不一样。
首先information extration 的目的是从非结构化的文本中提取出结构化的信息,并将结构化的信息转化为结构化的数据格式,信息提取主要由三块任务构成:三元组提取,实体命名识别,事件提取 entity-relation triple extract (RE), named entity recognition (NER), event extraction (EE); ...
This repository contains the offical code implementation of the ACL2023 paper "RE-Matching: A Fine-Grained Semantic Matching Method for Zero-Shot Relation Extraction" Env: python: 3.8.3 Torch: 1.7.0 Dependencies: Run the following script to install dependencies. ...
本文提出的方法的核心是讲Zero-Shot Relation Extraction任务转化成阅读理解问题去解决。阅读理解任务的核心是问题(q),即找到合适的答案满足提出的问题。对于关系抽取任务的定义可以理解为已知实体对中的一个实体以及它们之间的关系,而去抽取另一个实体,即 R(e, ?)。 作者尝试将这个过程定义为阅读理解问题。问题中需...