När det gäller utvinning syftar distansövervakningen till att extrahera relationer mellan enheter från text genom att använda en kunskapsbas, t.ex. Freebase, som en källa till tillsyn. När en mening och en kunskapsbas hänvisar till samma enhet par, detta tillvägagångssätt heuritiskt anger meningen med motsvarande förhållande i kunskapsbasen. Men denna heurism kan misslyckas med resultatet att vissa meningar är felaktigt märkta. Denna bullriga märkta data orsakar dålig extraktion prestanda. I detta dokument föreslår vi en metod för att minska antalet felaktiga etiketter. Vi presenterar en ny generativ modell som direkt modellerar den heuristiska märkningsprocessen för fjärrövervakning. Modellen förutsäger om tilldelade etiketter är korrekta eller fel via dess dolda variabler. Våra experimentella resultat visar att denna modell upptäckte fel etiketter med högre prestanda än basala metoder. I experimentet fann vi också att vår felaktiga etikettreduktion ökade prestandan för relationsextraktion.
REF föreslog en generativ modell för att eliminera bullriga fall.
Reducing Wrong Labels in Distant Supervision for Relation Extraction
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}