Distant övervakning för relationsextraktion (RE) - samla utbildningsdata genom att anpassa en databas av fakta med text - är en effektiv metod för att skala RE till tusentals olika relationer. Detta inför dock ett utmanande inlärningsscenario där det förhållande som uttrycks av ett par enheter som finns i en mening är okänt. Till exempel, en mening som innehåller Balzac och Frankrike kan uttrycka BornIn eller Dog, en okänd relation, eller ingen relation alls. På grund av detta är traditionellt övervakat lärande, som förutsätter att varje exempel är uttryckligen kartlagt till en etikett, inte lämpligt. Vi föreslår en ny strategi för multi-instance multi-label learning for RE, som tillsammans modellerar alla fall av ett par enheter i text och alla deras etiketter med hjälp av en grafisk modell med latenta variabler. Vår modell presterar konkurrenskraftigt på två svåra områden.
I Ref föreslogs ett nytt tillvägagångssätt för multi-instance multi-label learning för relationsextraktion, som tillsammans modellerade alla meningar i texter och alla etiketter i kunskapsbaser för ett visst enhetspar.
Multi-instance Multi-label Learning for Relation Extraction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}