Efficient Information Extraction in Few-Shot Relation Classification through Contrastive Representation Learning

在少样本关系分类中，区分具有有限标记实例的实体对之间的关系是一个重大挑战。文本数据的表示提取了跨领域、实体和关系的丰富信息。本文介绍了一种新颖的方法，结合多个句子表示和对比学习来增强信息提取。虽然关系分类中的表示通常使用实体标记符号令牌来提取，但我们认为内部模型表示中存在大量未被利用的信息。为了解决这个问题，我们提出了对齐多个句子表示的方法，例如[CLS]标记、提示中使用的[MASK]标记和实体标记符号。我们的方法采用对比学习从这些单独的表示中提取互补的判别信息。这在信息稀缺的低资源环境中尤为重要。当附加信息（如关系描述）不可用时，利用多个句子表示特别有效地提取关系分类的判别信息。我们验证了我们方法的适应性，在包括关系描述的情况下保持了强大的性能，并展示了它适应不同资源限制的灵活性。

本论文旨在解决少样本关系分类中实体对之间关系的区分问题，提出了一种结合多种句子表示和对比学习的信息提取方法。

本文提出了一种结合多种句子表示和对比学习的信息提取方法，通过对多种表示进行对齐和融合，提取出关系分类中的歧义信息，实现了对少样本关系分类的有效提升。

论文使用了多个数据集进行实验，证明了该方法的有效性和鲁棒性，并且在无关系描述信息的情况下，该方法的效果尤为显著。此外，本文使用了对比学习的方法，充分利用了内部模型表示中的信息。

在相关研究方面，最近的一些研究包括《FewRel: A Large-Scale Supervised Few-Shot Relation Classification Dataset with State-of-the-Art Evaluation》、《Few-shot Relation Extraction via Bayesian Meta-learning on Relation Hypergraphs》等。