نحن نتطلع إلى تحيز أخذ العينات والقضايا الخارجية في عدد قليل من التعلم عن اكتشاف الحدث، وهو متعقب فرعي لاستخراج المعلومات.نقترح نموذج العلاقات بين المهام التدريبية في التعلم القليل من الرصاص البارز من خلال إدخال نماذج النماذج عبر المهام.ونحن نقترح كذ
لك فرض اتساق التنبؤ بين المصنفين عبر المهام لجعل النموذج أكثر قوة على القيم المتطرفة.تظهر تجربتنا الواسعة تحسنا ثابتا على ثلاث مجموعات من مجموعات بيانات التعلم قليلة.تشير النتائج إلى أن نموذجنا هو أكثر قوة عند وصف بيانات المسمى لأنواع الأحداث الرواية محدودة.يتوفر شفرة المصدر على http://github.com/laiviet/fsl-proact.
لقد تم استخراج العلاقات عبر مجموعة نصية كبيرة غير مستمدة نسبيا في NLP، لكنه مهم للغاية بالنسبة لمجالات عالية القيمة مثل الطب الحيوي، حيث يكون الحصول على استدعاء عالية من أحدث النتائج أمر حاسم للتطبيقات العملية. بالمقارنة مع استخراج المعلومات التقليدي
ة المحصورة على تمديد النص القصير، فإن استخراج العلاقات على مستوى المستند يواجه تحديات إضافية في كل من الاستدلال والتعلم. وبالنظر إلى تمديدات نصية أطول، فإن الهندسة العصبية الحديثة هي الإشراف الذاتي الأقل فعالية ومحددة المهام مثل الإشراف البعيد يصبح صاخبا جدا. في هذه الورقة، نقترح انحلال استخراج العلاقات على مستوى الوثيقة في الدقة المتعلقة بالكشف عن العلاقة والحجة، مما أدى إلى إلهام من دلالات ديفيدسون. تمكننا هذا من دمج نماذج الخطاب الصريحة والاستفادة من الإشراف الذاتي المعياري لكل مشكلة فرعية، وهو أقل عرضة للضوضاء ويمكن أن يكون مزيدا من النهايات المكررة عبر التباين. نقوم بإجراء تقييم شامل في قراءة الآلة الطبية الحيوية لعلم الأورام الدقيقة، حيث تذكر علاقة الفقرة الشاملة سائدة. تتفوق طريقةنا على الدولة السابقة للفن، مثل التعلم متعدد النطاق والشبكات العصبية الرسمية، بأكثر من 20 نقطة F1 المطلقة. وانطبق الربح بشكل خاص بين أكثر حالات العلاقات الأكثر تحديا التي لا تحدث حججها في فقرة.
