Distant-övervakad relation utvinning oundvikligen lider av fel märkning problem eftersom det heuritiskt märker relationsfakta med kunskapsbaser. Previous mening nivå denoise modeller inte uppnå tillfredsställande prestanda eftersom de använder hårda etiketter som bestäms av avlägsen övervakning och oföränderlig under utbildningen. I detta syfte introducerar vi en enhet-parnivå denoise metod som utnyttjar semantisk information från korrekt märkta enhet par för att korrigera fel etiketter dynamiskt under utbildningen. Vi föreslår en gemensam poängfunktion som kombinerar relationspoängen baserat på enhetsparets representation och den hårda etikettens förtroende för att få en ny etikett, nämligen en mjuk etikett, för vissa enhetspar. Under utbildningen fungerar mjuka etiketter istället för hårda etiketter som guldetiketter. Experiment på referensdatasetet visar att vår metod dramatiskt minskar bullriga fall och överträffar de toppmoderna systemen.
Nyligen införs en mjukmärkningsmetod REF för att använda en mjuk etikett för att korrigera fel etiketter under utbildningen, som till fullo utnyttjar den kontextuella information från texten som är korrekt märkt.
A Soft-label Method for Noise-tolerant Distantly Supervised Relation Extraction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}