GLiREL——零样本关系抽取的通用模型
计算与语言
2025-01-07 v1 人工智能
机器学习
摘要
我们介绍GLiREL（Generalist Lightweight model for zero-shot Relation Extraction），即一种用于零样本关系分类的高效架构和训练范式。受最近零样本命名实体识别进展的启发，本工作提出了一种在单次前向传播中高效准确预测多个实体之间零样本关系标签的方法。实验使用FewRel和WikiZSL基准测试，表明我们的方法在零样本关系分类任务上取得了最先进的结果。此外，我们贡献了一个用于生成具有多样化关系标签的合成数据集的协议。
关键词
引用
@article{arxiv.2501.03172,
title = {GLiREL -- Generalist Model for Zero-Shot Relation Extraction},
author = {Jack Boylan and Chris Hokamp and Demian Gholipour Ghalandari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.03172},
year = {2025}
}
备注
Submitted to NAACL 2025