few-shot relation classification | BriefGPT

关键词few-shot relation classification

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ACL通过对比表示学习实现少样本关系分类的高效信息提取
利用多个句子表示和对比学习的方法，从少样本关系分类中提取丰富的信息以区分实体对的关系。
PDF3 months ago
EMNLPCORE: 用于鲁棒领域适应的少样本企业关系分类数据集
通过介绍 CORE 数据集，探讨了少样本关系分类和领域适应的性能差异，发现基于 CORE 数据集训练的模型在跨领域表现得较好，强调了数据丰富性对领域适应的重要性。
PDF9 months ago
COLING学习解耦关系：利用实体引导的注意力和混淆感知训练进行少样本关系分类
本研究旨在增强少样本关系分类，特别是针对联合描述多个关系的句子。我们提出了 CTEG 模型，它配备了两种机制，以学习如何解耦易混淆的关系：一个基于实体引导的注意机制 (EGA) 和一个明确学习如何区分关系的混淆感知训练 (CAT) 方法。实
PDF4 years ago
ACL多层级匹配和聚合网络用于少样本关系分类
我们提出了一个多层匹配与聚合网络（MLMAN）来进行少样本关系分类，相较于此前采用原型网络，其考虑了本地和实例层面上的匹配信息进行交互式编码，并使用注意力机制聚合了支持集中每个实例的表示，实验结果表明其在 FewRel 数据集上达到了最新的
PDF5 years ago