I detta dokument tar vi upp en relationsuppgift som nämner utvinning från bullriga data: extrahera representativa fraser för en viss relation från bullriga meningar som samlas in via avlägsen övervakning. Trots dess betydelse och värde i många nedströmstillämpningar, är denna uppgift mindre studeras på bullriga data. De stora utmaningarna finns i 1) avsaknaden av notering på omnämnande fraser, och allvarligare, 2) hantering av bullriga meningar som inte uttrycker en relation alls. För att ta itu med de två utmaningarna formulerar vi uppgiften som en semi-Markov-beslutsprocess och föreslår en ny hierarkisk förstärkande inlärningsmodell. Vår modell består av en toppnivå meningsväljare för att ta bort bullriga meningar, en låg nivå omnämnande extraktor för att extrahera relation nämner, och en belöning estimator för att ge signaler för att vägleda data denoiserande och nämna extraktion utan uttryckliga annoteringar. Experimentella resultat visar att vår modell är effektiv för att extrahera relation nämner från bullriga data.
Och en hierarkisk RL-modell REF föreslås för att ta itu med relation nämner extraktion, som inkluderar en hög nivå meningsväljare för att ta bort bullriga meningar och en låg nivå omnämnande extractor.
Relation Mention Extraction from Noisy Data with Hierarchical Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}