Befintliga relationsklassificeringsmetoder som bygger på fjärrövervakning förutsätter att en påse meningar som nämner ett enhetspar alla beskriver ett förhållande för enhetsparet. Sådana metoder, som utför klassificering på säcknivå, kan inte identifiera kartläggningen mellan ett samband och en mening, och lider till stor del av det bullriga märkningsproblemet. I detta dokument föreslår vi en ny modell för relationsklassificering på straffnivå från bullriga data. Modellen har två moduler: en instansväljare och en relationssorterare. Exempelväljaren väljer högkvalitativa meningar med förstärkningslärande och matar in de valda meningarna i relationsklassificeringen, och förhållandet klassificerare gör meningsförutsägelse och ger belöningar till instansväljaren. De två modulerna tränas gemensamt för att optimera instansval och relation klassificeringsprocesser. Experimentella resultat visar att vår modell kan hantera buller från data effektivt och uppnå bättre prestanda för relationsklassificering på straffnivå.
För att mer finkornigt välja högkvalitativa tränings meningar från bullriga data, REF utbilda en instansväljare baserat på en policy funktion med förstärkning lärande, vilket är inspirerande för vår modell.
Reinforcement Learning for Relation Classification from Noisy Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}