面向零样本关系抽取的弱监督问题生成

零样本关系抽取（ZRE）是指训练集与测试集不含共享关系类型的关系抽取任务。这一极具挑战性的领域是检验模型泛化能力的良好试金石。以往 ZRE 方法将关系抽取重构为问答（QA），从而可利用预训练 QA 模型。然而，该方法需为每个新关系手动构建金标准问题模板。本文摒弃这些金标准模板，转而学习一个能为未见关系生成问题的模型。我们的技术可成功将关系描述转化为相关问题，并借以生成正确的尾实体。在尾实体抽取上，我们未使用金标准问题模板即比此前最优方法高出逾 16 个 F1 点。在尚无关系抽取基线的 RE-QA 数据集上，我们提出的算法与采用金标准问题模板的系统仅差 0.7 个 F1 点。我们的模型在 FewRel 和 WikiZSL 数据集上也优于最优 ZRE 基线，表明 QA 模型不再需要模板问题即可匹敌专为 ZRE 任务定制的模型性能。我们的实现见 https://github.com/fyshelab/QA-ZRE。