Vi gjorde ett misstag att vi testade prestandan hos de tidigare tillvägagångssätten (Mintz '09, MultiR'11, med datasetet NYT'10 som innehåller mycket fler fall märkta med NG, men ritade precisionsavstängningskurvan för våra DRMC-b och DRMC-1 tillvägagångssätt utan att ta hänsyn till de NG-märkta testfallen. För att kompensera de felaktiga experimenten filtrerar vi ut fallen med NG-etiketter i NYT'10-datasetet och testar de fall som anges av minst ett positivt samband i detta dokument. Tabell 1 visar statistiken över utbildnings- och testuppsättningarna. Vi kör om experimenten av metodjämförelse mellan Mintz'09, MultiR'11, MIML'12, MIML-åtminstone-en'12, DRMC-b och DRMC-1, och visar resultaten i de ersatta siffrorna (figur 4 och figur 6 ). Förhoppningsvis överträffar våra algoritmer fortfarande de senaste metoderna. Påståendena i vårt ACL'14-dokument kvarstår därför. Denna erratauppsats kan citeras som: För vilka som är intresserade av våra studier, se denna uppdaterade version. Tack så mycket till Danqi Chen på Stanford University som påpekade misstagen. Vi ber uppriktigt om ursäkt för vårdslösheten. I framtiden ser vi fram emot att undersöka bättre metoder för att slutföra storskaliga matriser som inkluderar fler utbildningsinstanser med NG-etiketter för fjärrövervakad relationsextraktion.  Kärnan i fjärrövervakad relationsextraktion är att det är ett ofullständigt flermärkt klassificeringsproblem med glesa och bullriga funktioner. För att ta itu med gleshet och bullerutmaningar föreslår vi att man löser klassificeringsproblemet med hjälp av matriskomplettering på faktoriserad matris av minimerad rang. Vi formulerar relationsklassificeringen som att fylla i de okända etiketterna på testobjekt (entitetspar) i en gles matris som sammanför träning och testning av textfunktioner med utbildningsetiketter. Vårt algoritmiska ramverk bygger på antagandet att rangen av objekt-för-feature och objekt-för-märkt ledmatris är låg. Vi tillämpar två optimeringsmodeller för att återställa den underliggande låg-rankade matrisen att utnyttja glesheten hos funktionsmärkning matris. Matriskompletteringsproblemet löses sedan med den fasta punkten fortsättning (FPC) algoritm, som kan hitta den globala optimal. Experiment på två allmänt använda datauppsättningar med olika dimensioner av textfunktioner visar att vår matriskompletteringsmetod med låga rankvärden avsevärt överträffar baslinje- och toppmoderna metoder.
I REF löstes den fjärrövervakade relationsutdragningen som ett matriskompletteringsproblem.
Errata: Distant Supervision for Relation Extraction with Matrix Completion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}