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Présentateur : Saeed Najafi, Université d'Alberta
Titre: Questions faiblement supervisées pour l'extraction de relations de type " Zero-Shot ".
Résumé : Zero-Shot Relation Extraction (ZRE) est la tâche d'extraction de relations où les ensembles de formation et de test n'ont pas de types de relations partagées. Ce domaine très difficile est un bon test de la capacité de généralisation d'un modèle. Les approches précédentes de l'EZR ont recadré l'extraction de relations en tant que réponse à des questions (QA), permettant ainsi l'utilisation de modèles QA pré-entraînés. Cependant, cette méthode nécessitait la création manuelle de modèles de questions d'or pour chaque nouvelle relation. Ici, nous nous débarrassons de ces modèles d'or et apprenons plutôt un modèle qui peut générer des questions pour des relations non vues. Notre technique peut traduire avec succès les descriptions de relations en questions pertinentes, qui sont ensuite exploitées pour générer l'entité de queue correcte. Pour l'extraction d'entités de queue, nous surpassons l'état de l'art précédent de plus de 16 points F1 sans utiliser de modèles de questions en or. Sur le jeu de données RE-QA, pour lequel il n'existe aucune base de référence pour l'extraction de relations, l'algorithme que nous proposons se situe à 1,5 point F1 près d'un système qui utilise des modèles de questions en or. Notre modèle s'approche également des performances de pointe de l'EZR sur le jeu de données FewRel, ce qui montre que les modèles d'AQ n'ont plus besoin de questions modèles pour atteindre les performances des modèles spécifiquement adaptés à la tâche EZR.
Bio : Saeed Najafi est un étudiant en deuxième année de doctorat à l'Université d'Alberta, conseillé par le Dr Alona Fyshe. Il s'intéresse vivement à la modélisation du langage par l'apprentissage automatique et étudie les méthodes de réponse aux questions dans le cadre de ses recherches doctorales.
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