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经过预训练的语言模型通过表现出显著的小样本学习能力#xff0c;对关系提取…本文是LLM系列文章针对《Relation Extraction as Open-book Examination: Retrieval 关系提取作为开卷测试检索增强提示调整 摘要1 引言2 方法3 实验4 相关工作5 结论 摘要
经过预训练的语言模型通过表现出显著的小样本学习能力对关系提取做出了重大贡献。然而用于关系提取的提示调优方法可能仍然无法推广到那些罕见或困难的模式。注意以前的参数学习范式可以被视为将训练数据视为一本书的记忆将推理视为闭书测试。在给定小样本实例的情况下这些长尾或硬模式很难被记忆在参数中。为此我们将RE视为一种开卷考试并提出了一种新的半参数检索范式——增强关系提取的提示调整。我们构建了一个开放式书籍数据存储用于检索基于提示的实例表示和作为存储键值对的对应关系标签。在推断过程中该模型可以通过线性插值PLM的基本输出与数据存储上的非参数最近邻分布来推断关系。通过这种方式我们的模型不仅通过训练期间存储在权重中的知识推断关系而且通过展开和查询开卷数据存储中的示例来帮助决策。在基准数据集上进行的大量实验表明我们的方法可以在标准监督和小样本设置中达到最先进的水平。
1 引言
2 方法
3 实验
4 相关工作
5 结论
在这项工作中我们将RE视为一种开卷考试并提出了检索增强的提示调优这是一种新的RE范式允许PLM引用开卷数据存储中的类似实例。RetrievalRE的成功表明基于作为参考的提示调优来检索相关上下文使PLM更容易预测长尾或硬模式。我们将考虑在未来的工作中使用更具体的功能来丰富开卷数据存储的组成。
