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在少样本持续关系提取中保持语言模型的泛化能力
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究少样本持续关系提取中的知识集成，提出利用语言模型头的新方法，通过最大化互信息来保持预训练模型的知识并提升分类性能。实验结果表明，该方法在应对挑战方面效果显著，并指出了未来的研究方向。
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关键要点
- 研究少样本持续关系提取中的知识集成问题
- 提出利用语言模型头的新方法
- 通过最大化互信息保持预训练模型的知识
- 提升分类性能
- 实验结果显示该方法在应对FCRE挑战方面效果显著
- 指出未来研究的潜在方向
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