小样本关系分类研究综述

摘要

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(如医疗、金融等领域),收集充足的用于训练关系分类模型的数据十分困难.近年来,仅需要少量训练样本的小样本学习逐渐应用于关系分类研究中.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,探讨了目前小样本关系分类方法的局限性,并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.