[EMNLP2015]Distant supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2022-09-21 12:15:54 发布
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#RE #DS #PCNN

本文介绍了两种机器学习中的概念：远程监督(distantsupervision)，即利用已知的知识库来标注训练数据集，以此降低人工标注成本；多实例学习(multi-instancelearning)，通过将训练样本分为多个包，并根据包内是否存在正例来判断整个包的标签。

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paper中提高两个概念：
(1)distant supervision: 如果两个实体在已知知识库中有关系，则包含这两个实体的中，两个实体的的关系默认就是知识库中给定的关系, 因为人工标注语料代价大，所以一般用distant supervision标注语料
(2)multi-instance learning:训练语料是很多带有正负标签的包，每个包里有很多示例，如果一个包里包含至少一个示例是正标签则这个包就标记为正，如果一个包里的示例都是负的，则该包的标签就是负的，包里具体的示例是什么标签并不明确，能确定的就是包的标签，在测试语料中，我们的目的是给包打标签
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关系抽取之远程监督算法（Distant Supervision）
Python，数据分析，机器学习，深度学习
09-14 6333
信息抽取是自然语言处理中非常重要的一块内容，包括实体抽取（命名实体识别，Named Entity Recognition）、关系抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）。这次介绍的关系抽取属于自然语言理解（NLU）的范畴，也是构建和扩展知识图谱的一种方法。
《GAN Driven Semi-distant Supervision for Relation Extraction》解读
weixin_40936892的博客
04-16 727
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Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks
dalangzhonghangxing的专栏
05-14 1904
主要贡献 提出使用PCNN来自动提取特征。 往PCNN中加入multi-instance learning，用来解决远程监督引发的错误标签问题。 提出分段进行max pooling，从而考虑两个Entity之间的结构特征。 作者提出，之前关于关系分类的方法主要分为2种： 1. 基于特征的方法，这种方式对人工特征向量的要求较高，需要为数据集找出一种合适的特征表示。 2. 基于kernel...
论文笔记：Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks
xinxindiandeng9789的博客
03-24 3227
Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks 论文笔记
Distant Supervision
04-27
Two problems arise when using distant su- pervision for relation extraction. First, in this method, an already existing knowl- edge base is heuristically aligned to texts, and the alignment results are treated as la- beled data. However, the heuristic align- ment can fail, resulting in wrong label problem. In addition, in previous ap- proaches, statistical models have typically been applied to ad hoc features. The noise that originates from the feature extraction process can cause poor performance.
PCNN模型解读：《Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks》
qq_43496336的博客
02-23 1441
PCNN模型解读 本文是Daojian Zeng, Kang Liu, Yubo Chen and Jun Zhao的论文《Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks》的简要解读。 Multi-instance problem 训练样本：bag bag：由多个instance组成，普通的训练任务中训练样本就是instance bag有label，这个label是对于整个bag
Distant supervision for relation extraction 远程监督
oqzuser14896585的博客
11-27 607
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.
关系抽取（relation extraction）综述
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上帝是个娘们的博客
05-23 2万+
关系抽取的定义 关系抽取就是从一段文本中抽取出**（主体，关系，客体）**这样的三元组，用英文表示就是(subject, relation, object)这样的三元组。所以关系抽取，有的论文也叫作三元组抽取。从关系抽取的定义也可以看出，关系抽取主要做两件事： 识别文本中的subject和object（实体识别任务） 判断这两个实体属于哪种关系（关系分类）。 例如，给出如下的句子：刘翔，1983年7月13日出生于上海，中国男子田径队110米栏运行员。我们可以抽取出实体关系三元组实例 (刘翔，出生地，上
关系抽取概述及研究进展Relation Extraction Progress
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关系抽取的定义、关系抽取的主流评测数据集、关系抽取的主流方法、关系抽取相关的经典论文、相关代码资源几个方面进行介绍。关系抽取是从一段文本中提取出发生在两个实体或多个实体之间的语义关系的任务。关系抽取Relation Extraction，也称关系分类Relation Classification（判断实体Entity之间属于哪种关系，多分类问题）。有监督的学习方法：该方法将关系抽取任务当做分类问题，根据训练数据设计有效的特征，学习各种分类模型，然后使用训练好的分类器预测关系。半监督的学习方法、无监督的学习
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12-04 843
出现的知乎的链接笔记部分是我写的，也有我的同学写的。知乎id: WhiteAndWhite(本人是北邮研究生，毕设的方向是实体关系抽取，在这里总结一下我看过的关于这个task的文献，肯定有很多错误，还请大家指出。知乎上有我实验室的专栏，我在上面会每隔三个礼拜发布一篇文章，一般都是关于本task的。本人才疏学浅，代码能力接近0，大家见笑了。)传统的关系抽取方法总结：基于句法解析增强的方法，Mille...
解决关系抽取中远程监督问题的分段卷积神经网络
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基于模式的标记方法在减轻远距离监督神经关系提取中不可避免的标记噪声方面取得了可喜的成果。但是，这些方法需要大量的专家工作来编写关系特定的模式，这使得它们过于复杂而无法快速推广。为了减轻模式编写的劳动密集型工作量并快速将其推广到新的关系类型，我们提出了一种神经模式诊断框架DIAG-NRE，该框架可以与专家在回路中自动从噪声数据中总结和改进高质量的关系模式。 。为了证明DIAG-NRE的有效性，我们将其应用于两个真实世界的数据集，并提出了对现有技术方法的重大和可解释的改进。
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论文笔记：Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Network
Dyiii@03168ya
03-19 408
首次提出使用多实例结合分段CNN进行关系抽取
Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks [论文研读]
Mr_WangYC的博客
02-23 755
《Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks》是Zeng在2014年那篇经典论文之后的有益著作，这篇论文提出PCNN方法，将卷积网络特征提取应用于远距离监督，而且还引入多示例学习方法。 摘要 文章在摘要部分主要提出了两个问题，主要是在训练数据少的情况下，如何更...
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06-16 1万+
1. 摘要   在关系抽取中使用远程监督会产生两大问题。第一，在远程监督中会将知识库和文本进行启发式对齐，然后启发式对齐可能会导致错误标注的数据。第二，在之前的方法中，统计模型通过特定的特征进行分类，但特定特征产生的噪声往往会导致较差的效果。   在本文中，提出了多示例学习和PCNNs来处理上述的两个问题。其中多示例学习解决了远程监督的噪声问题。后者是通过分段的CNN来自动学习特征。实验证明，我们...
Achuan读论文：Distant Supervision for Relation Extraction via PiecewiseConvolutional Neural Networks
chuan_yunjian的博客
09-21 1085
ACL 2015 Distant Supervision for Relation Extraction via PiecewiseConvolutional Neural Networks 论文翻译。
[NIPS2015]Pointer Networks
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08-03 1万+
今年ACL上一篇联合抽取实体和关系的文章提到了pointer networks, 于是先大概了解下什么是pointer networks, 再回头看ACL上的那篇文章 pointer networks文中简称Ptr-Net, 是attention model 的一个变体，首先给出介绍比较详细的attention的文章，稍后讲解Ptr-Net http://blog.youkuaiyun.com/xbinwo
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