Avvikande övervakning kan effektivt märka data för relationsextraktion, men lider av bullermärkningsproblem. Nya arbeten utför främst mjuk påse nivå buller minskning strategier för att hitta relativt bättre prover i en mening påse, som är suboptimal jämfört med att göra ett svårt beslut falska positiva prover i mening nivå. I detta dokument introducerar vi en kontradiktorisk inlärningsram, som vi kallade DSGAN, för att lära oss en sann-positiv generator på meningsnivå. Inspirerad av Generative Adversarial Networks betraktar vi de positiva prov som genereras av generatorn som de negativa proverna för att träna discriminatorn. Den optimala generatorn erhålls tills diskrimineringsförmågan hos discriminatorn har den största nedgången. Vi antar generatorn för att filtrera distans övervakning utbildning dataset och omfördela falska positiva fall i den negativa uppsättningen, på vilket sätt att ge en rengörad dataset för relationsklassificering. De experimentella resultaten visar att den föreslagna strategin avsevärt förbättrar prestandan vid utvinning av avlägsna övervakningssamband jämfört med toppmoderna system.
Qin m.fl. REF prövade också kontradiktoriskt lärande för att tillhandahålla en ren datauppsättning för relationsklassificering.
DSGAN: Generative Adversarial Training for Distant Supervision Relation Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}