Preserving the Generalization Ability of Language Models in Few-Shot Continual Relation Extraction

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内容提要

本文研究了少样本持续关系提取中的知识集成问题,提出了一种通过最大化互信息来保持预训练模型知识的新方法,显著提升了分类性能。实验结果表明该方法在FCRE挑战中表现优异,并指出了未来的研究方向。

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关键要点

  • 研究了少样本持续关系提取中的知识集成问题。

  • 提出了一种通过最大化互信息来保持预训练模型知识的新方法。

  • 该方法显著提升了分类性能。

  • 实验结果表明该方法在FCRE挑战中表现优异。

  • 指出了未来的研究方向。

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