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.
REF applicerar en dynamisk soft-etikett istället för den oföränderliga hårda etiketten producerad av DS under träningsprocessen.
A Soft-label Method for Noise-tolerant Distantly Supervised Relation Extraction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}