継続的関係抽出

継続的関係抽出（Continual Relation Extraction: CRE）は、自然言語処理の分野において重要なタスクであり、モデルが新しい関係を継続的に学習しながら既存の関係の正確な分類を維持する能力を高めることを目指しています。伝統的な関係抽出と比較して、CREは連続的な学習能力に重点を置き、データ環境の変化に対応できるようにすることで、モデルの汎化性能と実用性を向上させます。この技術は、知識グラフの構築、情報抽出、意味理解などの場面で広く応用されています。