I detta dokument tar vi upp två olika typer av buller i modeller för informationsutvinning: buller från distansövervakning och buller från ledningsinmatningsfunktioner. Våra måluppgifter är enhetstypning och relationsextraktion. För den första bullertypen introducerar vi multi-instance multi-label inlärningsalgoritmer med hjälp av neurala nätverksmodeller och tillämpar dem på finkornig enhet som skriver för första gången. Vår modell överträffar den toppmoderna övervakade metoden som använder globala inbäddningar av enheter. För den andra typen av buller föreslår vi sätt att förbättra integrationen av bullriga förutsägelser om enhetstyp i relationsextraktion. Våra experiment visar att probabilistiska förutsägelser är mer robusta än diskreta förutsägelser och att gemensam träning av de två uppgifterna fungerar bäst.
REF försöker också minska bullret i DS genom sin gemensamma modell för typning och relationsextraktion.
Noise Mitigation for Neural Entity Typing and Relation Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}