关系抽取（二）远程监督方法总结

目录

前言

1. 远程监督关系抽取开山之作

1.1 介绍

1.2 训练过程

1.2.1 数据标注方法

1.2.2 训练方法

1.3 测试过程

1.4 思考

1.5 总结

2. PCNN

2.1 介绍

2.2 模型结构

2.2.1 文本特征表示

2.2.2 卷积

2.2.3 分段最大池化

2.2.4 softmax多分类

2.3 多实例学习的过程

2.3 实验细节

2.3.1 数据集和评估方法

2.3.2 词嵌入和调参

2.3.3 模型评估结果

2.4 评价

3. 句子级别注意力

3.1 论文简介

3.2 模型介绍

3.3 实验细节

3.4 评价

4. 总结

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关系抽取之远程监督算法 - Luv_GEM - 博客园 (cnblogs.com)

前言

        远程监督本质上是一种自动标注样本的方法。  远程监督方法缺少人工标注数据集, 因此, 远程监督方法比有监督多一步远程对齐知识库给无标签数据打标的过程，而构建关系抽取模型的部分, 与有监督领域的流水线方法差别不大。

        本文总结关系抽取中的远程监督方法，解读三篇重要论文。第一篇是开山之作，第二篇解决了第一篇中的数据标注错误问题，第三篇解决了第二篇中的特征遗失问题。但是从最终的测试结果来看，论文的效果离落地实用还相差太远。

1. 远程监督关系抽取开山之作

论文：