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Continual relation extraction model based on memory sample selection and historical feature refinement
DOI:10.1016/j.asoc.2025.114485.png)
摘要
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• 使用记忆样本和历史特征来增强CRE模型(CREMH)。
• 针对历史特征提出了一种精炼与集成表示方法。
• CREMH通过增强记忆样本的质量密度来缓解灾难性遗忘。
• CREMH在两个数据集上均优于基线方法,在总体和单类型得分上均表现更优。

