本文提出了一种基于神经噪声转换器方法和条件最优选择器的远程监督关系抽取方法，以减轻噪声数据造成的影响并帮助进行准确预测，实验证明该方法在大数据集中的效果显著提高。

Nov, 2018

本研究提出了一种改进的神经网络关系抽取模型，该模型采用直接监督数据来提高注意力机制的性能，同时使用远程监督数据帮助识别噪声标注，实验结果在 FB-NYT 数据集上取得了最新的最优性能。

Oct, 2018

研究利用深度强化学习策略生成假阳性指标解决远程监督产生的噪声，进而将它们分配为负面样本以解决误报问题，实验表明该方法显著提高了远程监督方法的性能。

May, 2018

本文探讨了在关系抽取中应用远程监督技术，提出了一种基于课程学习的新型方法来有效地训练转移矩阵来表征噪声，并在各种评估方案中优于现有技术。

May, 2017

使用多实例学习和 BERT 模型，我们提出了一个简单的数据编码方案，以降低噪音并获得了远程监控生物医学关系提取的最新性能，同时进一步编码关于关系三元组方向的知识，从而减少噪音并减轻了与知识图完成的联合学习的需要。

May, 2020

文章介绍了一种使用远程监督与主动学习相结合的方法进行关系提取，实现在减少专家标注数据的人力成本的同时，使神经网络在复杂数据集上得到更好的表现。

Jul, 2018

使用句法分析和预先训练的词嵌入技术，在缺乏任何形式监督的情况下，提取少量精确关系，用于注释更大的语料库，并在生物医学领域的四个数据集上通过微调预先训练的 BERT 模型进行关系抽取实验表明，与无监督关系提取的两个简单的基线相比，我们的方法显著优于两个简单的基线，即使不使用任何监督，也获得了三个数据集中的最先进结果之一；更重要的是，我们证明了使用噪声数据可以成功地对大型预先训练的语言模型进行微调，而不是依赖于黄金数据进行微调。

Nov, 2019

该论文提出了一种新的方法，利用大规模无标签文本中可预测的分布式数据结构从而构建了一个去噪的语料库，该方法通过远成本的监督技术以少量的样本数训练出了类似于 Soares 等人的零样本和少样本结果，该技术通过小型的多语言编码器在英语和西班牙语的一些标准关系评估中实现了与当前领先技术相当的结果。

Dec, 2020

本研究提出了一种新型的对抗训练机制用于关系提取，以减轻噪音问题，并在大规模基准数据集上进行了实验，表明我们的去噪方法可以有效过滤出嘈杂的实例，并与现有模型相比实现了显著的改进。

May, 2018

本研究提出了首个远程监督应用于跨句关系抽取的方法，基于图形表示从多条路径中提取特征，实验表明我们的方法可以学习一种准确的跨句提取器，并提取了两倍于现有远程监督范例的关系，从而证明了跨句关系的普遍存在和本方法的优越性。

Sep, 2016