Zero-Shot Relation Extraction (ZRE) is the task of Relation Extraction where the training and test sets have no shared relation types. This very challenging domain is a good test of a model's ability to generalize. Previous approaches to ZRE reframed relation extraction as Question Answering (QA), allowing for the use of pre-trained QA models. However, this method required manually creating gold question templates for each new relation. Here, we do away with these gold templates and instead learn a model that can generate questions for unseen relations. Our technique can successfully translate relation descriptions into relevant questions, which are then leveraged to generate the correct tail entity. On tail entity extraction, we outperform the previous state-of-the-art by more than 16 F1 points without using gold question templates. On the RE-QA dataset where no previous baseline for relation extraction exists, our proposed algorithm comes within 0.7 F1 points of a system that uses gold question templates. Our model also outperforms the state-of-the-art ZRE baselines on the FewRel and WikiZSL datasets, showing that QA models no longer need template questions to match the performance of models specifically tailored to the ZRE task. Our implementation is available at https://github.com/fyshelab/QA-ZRE.


翻译:零热关系提取( ZRE) 是Relation Expliton 的任务, 培训和测试组没有共享关系类型。 这个非常具有挑战性的领域是模型普及能力的良好测试。 先前的 ZRE 重新框架关系提取方法是问答( QA), 允许使用经过预先训练的 QA 模型。 但是, 这个方法需要手工为每个新关系创建金质问题模板。 这里, 我们用这些金质模板来做, 而不是学习一个能为无形关系产生问题的模型。 我们的技术可以成功地将关系描述转换为相关问题, 然后被利用来生成正确的尾巴实体。 在尾巴提取时, 我们不用金质问题模板, 将先前的F1点比原状态提取( QA) 。 在RE 问题模板中, 我们的拟议算法在使用金质模板的系统 0. 7 F1 点之内。 我们的模型也超越了在 少Rel 和 WikizSL Q 数据模板上的最新 Z- 基准, 显示我们任务模板 。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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