Två problem uppstår när man använder fjärrövervakning för relationsextraktion. För det första, i denna metod, är en redan befintlig kunskapsbas heuritiskt anpassad till texter, och anpassningsresultaten behandlas som märkta data. Men den heuristiska anpassningen kan misslyckas, vilket leder till fel märkningsproblem. I tidigare tillvägagångssätt har dessutom statistiska modeller vanligtvis tillämpats på ad hoc-funktioner. Det buller som härrör från funktionen extraktionsprocessen kan orsaka dålig prestanda. I det här dokumentet föreslår vi en ny modell som kallas Piecewise Convolutional Neural Networks (PCNN) med lärande i flera ämnen för att ta itu med dessa två problem. För att lösa det första problemet behandlas fjärrövervakad relationsextraktion som ett multi-intance-problem där hänsyn tas till osäkerheten om exempeletiketter. För att ta itu med det senare problemet undviker vi funktionsteknik och antar istället convolutional arkitektur med bitvis max pooling för att automatiskt lära sig relevanta funktioner. Experiment visar att vår metod är effektiv och överträffar flera konkurrenskraftiga basmetoder.
Bland pionjärerna föreslog REF ett bitvis konvolutionellt nätverk med lärande med flera intance för att hantera svagt märkta text nämner.
Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}