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
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研究了少样本持续关系提取中的知识集成问题。
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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。
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该方法显著提升了分类性能。
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实验结果表明该方法在FCRE挑战中表现优异。
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指出了未来的研究方向。
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