FewRel 2.0：迈向更具挑战性的小样本关系分类
计算与语言
2019-10-17 v1
摘要
我们提出了FewRel 2.0，这是一个更具挑战性的任务，旨在考察小样本关系分类模型的两个方面：（1）它们能否仅凭少量实例适应新领域？（2）它们能否检测到“以上皆非”（NOTA）关系？为构建FewRel 2.0，我们在FewRel数据集（Han等人，2018）的基础上，添加了一个来自截然不同领域的新测试集，以及一个NOTA关系选项。通过新数据集和广泛的实验分析，我们发现：（1）当前最先进的小样本关系分类模型在这两个方面表现挣扎；（2）常用的领域适应和NOTA检测技术仍无法很好地应对这两个挑战。我们的研究呼吁对这两个现实世界问题给予更多关注并付出进一步努力。所有关于数据集和基线的细节与资源均已发布在https://github.com/thunlp/fewrel。
引用
@article{arxiv.1910.07124,
title = {FewRel 2.0: Towards More Challenging Few-Shot Relation Classification},
author = {Tianyu Gao and Xu Han and Hao Zhu and Zhiyuan Liu and Peng Li and Maosong Sun and Jie Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.07124},
year = {2019}
}
备注
Accepted to EMNLP2019