Distant Supervision——远程监督

论文笔记:Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Network 首次提出使用多实例结合分段CNN进行关系抽取 阅读详情

定义:只要包含两个Entity的句子,都在描述同一种关系。
用途:主要用来为关系分类任务扩充数据集。
优点:能够很快速地为数据集打上标签
缺点:它假设只要包含两个Entity的句子,都在描述同一种关系,这个假设会产生很多地错误标签。可能这两个Entity这是与某个主题有关。 因此往往还需要用一些过滤的方法去筛选出对关系分类有用的句子,比如sentence-level Attention。

Distant supervision for relation extraction 远程监督 论文链接:https://pan.baidu.com/s/1CrRm2TEEmhuvsSjNB4uF7g 提取码:0wlb 最近在读关系抽取方面的论文,发现 Distant supervision 的概念出现频率很高。 追根溯源,Mintz 在2013年首次提出使用远程监督的方式训练关系抽取模型。本文不对论文进行详细解释,仅用来记录本人认为的一些重点,方便日后查阅。 为什么使用远程监督 在远程监督应用于关系抽取领域之前,主要有三种用来训练模型的方式(learning paradigm),分别是Super. 阅读详情

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