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新基准 HeRE 通过 LLM 去噪提升希伯来语关系抽取能力

研究人员开发了一种新颖的方法，利用 LLM 引导的知识图谱对齐去噪技术，创建了一个大规模的希伯来语关系抽取 (RE) 基准。该方法通过创建不易受英语中心偏见影响的数据集，解决了低资源语言缺乏标准化基准的问题。研究发现，在少样本设置下，多语言模型表现更好，而希伯来语特定编码器在微调后具有竞争力。由此产生的 HeRE 基准包含 150 万个实例，旨在支持希伯来语 RE 的数据密集型实验和模型微调。