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Few-Shot Relation Classification

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하위 태스크: 0
평가표: 4
보존된 평가 기록: 4

Few-Shot Relation Classification is a particular relation classification task under minimum annotated data, where a model is required to classify a new incoming query instance given only few support instances (e.g., 1 or 5) during testing.

Source: MICK: A Meta-Learning Framework for Few-shot Relation Classification with Little Training Data

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

DocRED

원본 태스크: Meta-Learning / Few-Shot Learning / Few-Shot Relation Classification

평가 기록 1건

FREDo

원본 태스크: Meta-Learning / Few-Shot Learning / Few-Shot Relation Classification

평가 기록 1건

FREDo (cross-domain)

원본 태스크: Meta-Learning / Few-Shot Learning / Few-Shot Relation Classification

평가 기록 1건

SciERC

원본 태스크: Meta-Learning / Few-Shot Learning / Few-Shot Relation Classification

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출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.