Distant övervakad relation utvinning kraftigt minskar mänskliga ansträngningar att extrahera relationsfakta från ostrukturerade texter. Men den lider av bullriga märkningsproblem, som kan försämra dess prestanda. Samtidigt är den användbara information som uttrycks i kunskapsgrafen fortfarande underutnyttjad i de senaste metoderna för fjärrövervakad relationsextraktion. Mot bakgrund av dessa utmaningar föreslår vi CORD, en ny COopeRative Denoising Framework, som består av två basnätverk som utnyttjar textkorpus respektive kunskapsgrafik, och en samarbetsmodul som omfattar deras ömsesidiga lärande genom adaptiv biriktad kunskapsdestillering och dynamisk ensemble med bullriga varianter. Experimentella resultat på en verklig datauppsättning visar att den föreslagna metoden minskar de bullriga etiketterna och uppnår betydande förbättringar jämfört med de senaste metoderna.
I REF föreslogs en samarbetsram för denominering, som består av två basnätverk som utnyttjar textkorpus respektive kunskapsdiagram.
Cooperative Denoising for Distantly Supervised Relation Extraction
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}