Distant övervakning har väckt intresse för utbildning information utvinning system eftersom det inte kräver någon mänsklig notation utan snarare använder befintliga kunskapsbaser för att heuritiskt märka en utbildning corpus. Tidigare arbete har dock misslyckats med att ta itu med problemet med falska negativa utbildningsexempel felaktigt märkta på grund av kunskapsbasernas ofullständighet. För att ta itu med detta problem föreslår vi ett enkelt men ändå nytt ramverk som kombinerar en passage hämtning modell med hjälp av grova funktioner till en state-of-the-art relation extrakt eller med hjälp av multi-instance lärande med fina funktioner. Vi anpassar tekniken för informationshämtning av återkoppling av pseudorelevans för att expandera kunskapsbaser, förutsatt att enhet par i topprankade passager är mer benägna att uttrycka en relation. Vår föreslagna teknik förbättrar avsevärt kvaliteten på fjärrövervakad relationsextraktion, vilket ökar återkallandet från 47,7% till 61,2% med en genomgående hög precisionsnivå på cirka 93% i experimenten.
Dessutom korrigerar REF falska negativa fall genom att använda pseudo-relevans återkoppling för att utöka kunskapsbasen.
Filling Knowledge Base Gaps for Distant Supervision of Relation Extraction
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}