弱教師付き関係抽出のための表現学習

Core Concepts

限られたトレーニングデータで性能を向上させるために、教師付きベースラインシステムのパフォーマンスを改善する方法に焦点を当てる。

Abstract

強化学習と関連抽出の急速な発展 教師ありアプローチ、教師なしアプローチ、半教師ありアプローチ、遠隔監視アプローチの紹介 ニューラルネットワークとその構成要素についての詳細説明 単語やフレーズの表現方法に関する議論

Stats

"Recent years have seen a rapid development in Information Extraction" "Currently, there are several major subtasks of IE which are named entity recognition, coreference resolution, terminology extraction and, of course, relation extraction" "In most cases, supervised approaches can achieve high performance"

Quotes

"Relation extraction is a technique that let computers automatically extract relations we are interested in from text." "The goal of this thesis is to have a thorough study of text representation learning application on relation extraction issues."

Key Insights Distilled From

Representation Learning for Weakly Supervised Relation Extraction

by Zhuang Li at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2105.00815.pdf

Deeper Inquiries

どのようにして限られたトレーニングデータで高いパフォーマンスを実現しますか？

この研究では、限られたトレーニングデータの状況下で性能を向上させるために、教師ありベースラインシステムと教師なし事前学習を組み合わせています。手作業で作成された特徴量と分散表現特徴量を組み合わせることで、ロジスティック回帰モデルの性能が向上することが示されています。伝統的な手法では人間労力や専門知識が必要だった特徴抽出も、分散表現特徴量の導入により改善されました。これにより、少ない訓練例でも優れたパフォーマンスが達成されました。