Vi visar att relationsextraktion kan reduceras till att svara på enkla frågor om läsförståelse, genom att koppla en eller flera frågor på ett naturligt språk till varje relations kortplats. Denna minskning har flera fördelar: vi kan (1) lära sig relationsextraktion modeller genom att utöka de senaste neurala läsförståelse tekniker, (2) bygga mycket stora träningsset för dessa modeller genom att kombinera relationsspecifika crowd-sourced frågor med avlägsen övervakning, och även (3) göra noll-shot lärande genom att extrahera nya relationstyper som endast specificeras vid test-tid, för vilka vi inte har några märkta utbildningsexempel. Experiment på en Wikipedia slot-fyllning uppgift visar att metoden kan generalisera till nya frågor för kända relationstyper med hög noggrannhet, och att noll-shot generalisering till osynliga relationstyper är möjligt, på lägre noggrannhetsnivåer, sätta ribban för framtida arbete på denna uppgift.
REF innehåller en fråga om naturligt språk till relationsfrågan för att ta itu med problemet med Zero-Shot relation extraktion.
Zero-Shot Relation Extraction via Reading Comprehension
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}