استغلال الدفعات لإنشاء بيانات مصنعة لاستخراج الثلاثيات العددية بدون تدريب سابق

رغم أهمية استخراج العلاقات في بناء وتمثيل المعرفة، فإن الأبحاث التي تركز على تعميم أنواع العلاقات غير المرئية مازالت قليلة. نقدم إعداد مهمة الاستخراج الثلاثي للعلاقات من الصفر (ZeroRTE) لتشجيع المزيد من الأبحاث في طرق استخراج العلاقات ذات الموارد المنخفضة. بالنظر إلى جملة مدخل، يتألف كل ثلاثي مستخرج من الكيان الرئيسي، ومسمى العلاقة، والكيان الثانوي حيث لا يتم رؤية مسمى العلاقة خلال مرحلة التدريب. لحل مشكلة ZeroRTE، نقترح إنشاء أمثلة للعلاقة عن طريق تحفيز نماذج اللغة على توليد نصوص منظمة. بصفة أكثر تحديدًا، نوحّد بين تحفيزات نماذج اللغة والطرق النصية المنظمة لتصميم قالب تحفيز منظم لتوليد عينات علاقة اصطناعية عند الربط بمسميات العلاقة (RelationPrompt). للتغلب على القيود المتعلقة باستخراج عدة ثلاثيات علاقات في جملة واحدة، صممنا طريقة فك شفرة البحث الثلاثي الجديدة. أظهرت التجارب على مجموعتي البيانات FewRel وWiki-ZSL فعالية RelationPrompt في مهمة ZeroRTE وفي تصنيف العلاقات من الصفر. يمكن الوصول إلى كودنا ومعطياتنا عبر الرابط: github.com/declare-lab/RelationPrompt.