関係抽出の向上に向けた敵対的学習の活用

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。