関係抽出の向上に向けた敵対的学習の活用

Conceitos essenciais

現在の関係抽出モデルは実体に過度に依存しており、これが一般化性の低さと脆弱性の原因となっている。本研究では、敵対的学習を活用することで、実体への依存を軽減し、モデルの頑健性と一般化性を向上させる。

Resumo

本研究は、関係抽出モデルの脆弱性と一般化性の問題に取り組んでいる。
まず、現在の最先端の関係抽出モデルに対して敵対的攻撃を行った結果、モデルが実体に過度に依存していることが明らかになった。これにより、実体への依存が一般化性の低さと脆弱性の根本原因であることが示された。
そこで本研究では、敵対的学習を活用することで、この問題に取り組む。具体的には以下の手法を提案している:

実体と文脈に対して別々の摂動語彙を用いる手法を導入し、実体への依存を軽減する。
文脈の一部をクリーンなままにする確率的な手法を提案し、文脈の関係パターンを学習させる。

提案手法の実験結果から、敵対的サンプルに対する頑健性と清浄なサンプルに対する性能が大幅に向上していることが示された。特に、データ量が限られる状況でも提案手法の有効性が確認された。
さらに、提案手法の各要素の効果を分析し、実体の頑健性向上や、クリーントークン保持戦略の重要性を明らかにしている。

Estatísticas

関係抽出モデルは実体に過度に依存しており、実体に対する攻撃成功率は文脈に対するものよりも高い。

Citações

"現在の関係抽出モデルは実体に過度に依存しており、これが一般化性の低さと脆弱性の原因となっている。"
"提案手法の実験結果から、敵対的サンプルに対する頑健性と清浄なサンプルに対する性能が大幅に向上していることが示された。"

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by Dawei Li,Wil... às arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02931.pdf

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