Distant övervakad relation extrahering har använts i stor utsträckning för att hitta nya relationsfakta från text. Långsiktig övervakning följer dock oundvikligen med fel märkningsproblem, och dessa bullriga data kommer att avsevärt skada prestandan av relationsextraktion. För att lindra denna fråga föreslår vi en exponeringsbaserad modell på straffnivå för relationsextraktion. I denna modell använder vi konvolutionella neurala nätverk för att bädda semantiken av meningar. Efteråt, vi bygga mening-nivå uppmärksamhet över flera fall, vilket förväntas dynamiskt minska tyngderna av dessa bullriga fall. Experimentella resultat på verkliga dataset visar att, vår modell kan utnyttja alla informativa meningar fullt ut och effektivt minska påverkan av fel märkta instanser. Vår modell uppnår betydande och konsekventa förbättringar av relationsextraktionen jämfört med baslinjerna. Källkoden för detta papper kan erhållas från https: // github.com/ tunk/ NRE.
År 2016, Lin et al. REF konstruerade en meningsmässig uppmärksamhet för att dynamiskt minska vikterna av negativa fall, och P@avg-värdet nådde till 72,2 %.
Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}