Avvikande övervakning har blivit standardmetoden för relationsextraktion. Men även om det är en effektiv metod, det inte kommer utan kostnad-De resulterande fjärrövervakade träningsprover är ofta mycket bullriga. För att bekämpa buller, de flesta av de senaste state-of-theart metoder fokuserar på att välja en bästa mening eller beräkna mjuka uppmärksamhet vikter över uppsättningen av meningarna för en viss enhet par. Dessa metoder är dock ooptimala, och det falska positiva problemet är fortfarande en viktig flaskhals för prestationen. Vi hävdar att dessa felaktigt märkta kandidatstraff måste behandlas med ett hårt beslut, i stället för att behandlas med mjuka uppmärksamhetsvikter. För att göra detta beskriver vårt dokument en radikal lösning-Vi utforskar en djup förstärkning lärande strategi för att generera den falskt positiva indikatorn, där vi automatiskt känner igen falska positiva för varje relation typ utan någon övervakad information. Till skillnad från avlägsnande operation i tidigare studier, vi omfördelar dem i de negativa exemplen. De experimentella resultaten visar att den föreslagna strategin avsevärt förbättrar utförandet av fjärrövervakning jämfört med de modernaste systemen.
På samma sätt utforskade REF en djupgående RL-strategi för att generera den falskt positiva indikatorn.
Robust Distant Supervision Relation Extraction via Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}