Avvikande övervakning minskar avsevärt de mänskliga insatserna för att bygga upp utbildningsdata för många klassificeringsuppgifter. Även lovande, denna teknik introducerar ofta buller till de genererade träningsdata, som kan allvarligt påverka modellens prestanda. I detta dokument tar vi en djup titt på tillämpningen av avlägsen övervakning i samband med utvinning. Vi visar att den dynamiska övergångsmatrisen effektivt kan karakterisera bullret i de träningsdata som byggs upp genom fjärrövervakning. Övergångsmatrisen kan effektivt tränas med hjälp av en ny läroplan inlärningsbaserad metod utan någon direkt övervakning om buller. Vi gör en grundlig utvärdering av vårt tillvägagångssätt under ett brett spektrum av utvinningsscenarier. Experimentella resultat visar att vår strategi konsekvent förbättrar utvinningsresultaten och överträffar den senaste tekniken i olika utvärderingsscenarier.
I REF används en övergångsmatris för att modellera buller och använda läroplaner för utbildning.
Learning with Noise: Enhance Distantly Supervised Relation Extraction with Dynamic Transition Matrix
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}