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        <title>小样本关系分类研究综述(Few-Shot Relation Classification: A Survey)</title>
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        <dateIssued>2020-10</dateIssued>
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            <title>Proceedings of the 19th Chinese National Conference on Computational Linguistics</title>
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            <publisher>Chinese Information Processing Society of China</publisher>
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        <genre authority="marcgt">conference publication</genre>
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    <abstract>关系分类作为构建结构化知识的重要一环,在自然语言处理领域备受关注。但在很多应用领域中(医疗、金融领域),收集充足的用于训练关系分类模型的数据是十分困难的。近年来,仅需要少量训练样本的小样本学习研究逐渐新兴于各大领域。本文对近期小样本关系分类模型与方法进行了系统的综述。根据度量方法的不同,将现有方法分为原型式和分布式两大类。根据是否利用额外信息,将模型分为预训练和非预训练两大类。此外,除了常规设定下的小样本学习,本文还梳理了跨领域和稀缺资源场景下的小样本学习,并探讨了目前小样本关系分类方法的局限性,分析了跨领域小样本 学习面临的技术挑战。最后,展望了小样本关系分类未来的发展方向。</abstract>
    <identifier type="citekey">hu-liu-2020-xiao</identifier>
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        <url>https://aclanthology.org/2020.ccl-1.34</url>
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        <date>2020-10</date>
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%0 Conference Proceedings
%T 小样本关系分类研究综述(Few-Shot Relation Classification: A Survey)
%A Hu, Han
%A Liu, Pengyuan
%Y Sun, Maosong
%Y Li, Sujian
%Y Zhang, Yue
%Y Liu, Yang
%S Proceedings of the 19th Chinese National Conference on Computational Linguistics
%D 2020
%8 October
%I Chinese Information Processing Society of China
%C Haikou, China
%G Chinese
%F hu-liu-2020-xiao
%X 关系分类作为构建结构化知识的重要一环,在自然语言处理领域备受关注。但在很多应用领域中(医疗、金融领域),收集充足的用于训练关系分类模型的数据是十分困难的。近年来,仅需要少量训练样本的小样本学习研究逐渐新兴于各大领域。本文对近期小样本关系分类模型与方法进行了系统的综述。根据度量方法的不同,将现有方法分为原型式和分布式两大类。根据是否利用额外信息,将模型分为预训练和非预训练两大类。此外,除了常规设定下的小样本学习,本文还梳理了跨领域和稀缺资源场景下的小样本学习,并探讨了目前小样本关系分类方法的局限性,分析了跨领域小样本 学习面临的技术挑战。最后,展望了小样本关系分类未来的发展方向。
%U https://aclanthology.org/2020.ccl-1.34
%P 363-375

Markdown (Informal)

[小样本关系分类研究综述(Few-Shot Relation Classification: A Survey)](https://aclanthology.org/2020.ccl-1.34) (Hu & Liu, CCL 2020)

• 小样本关系分类研究综述(Few-Shot Relation Classification: A Survey) (Hu & Liu, CCL 2020)

ACL

• Han Hu and Pengyuan Liu. 2020. 小样本关系分类研究综述(Few-Shot Relation Classification: A Survey). In Proceedings of the 19th Chinese National Conference on Computational Linguistics, pages 363–375, Haikou, China. Chinese Information Processing Society of China.