May, 2021

重新审视远程监督关系抽取的负数据

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TL;DR本文提出了一种名为 ReRe 的管道方法，通过句子级别的关系检测和主谓对象提取来实现样本有效训练，将关系抽取问题转化为正无标记学习任务，缓解了负样本引起的误差问题，实验结果表明，该方法能够持续超越现有方法并且即使在学习大量的假阳性样本时仍保持良好的性能。
distant supervisionrelation extractionfalse negativespositive unlabeled learningsample-efficient training
发现论文，激发创造
  • 知晓假阴性：一种远程监督关系抽取的对抗训练方法

    本文提出一种两阶段的远程监督关系抽取方法，利用深度神经网络的记忆机制和对抗训练解决当前知识库不完整所带来的假阴性问题，并在两个流行基准数据集上验证了方法的有效性。

    Sep, 2021

  • 深度强化学习下的强健远程监督关系抽取

    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

  • 具有不完全注释的关系抽取的适应性自训练

    本文提出了一种新的自适应重新采样自训练框架，采用精度和召回率对每个类别的伪标签进行重新采样，以增加整体召回率而不过多牺牲精度，并在文件级别和生物医学关系提取数据集上进行实验表明，所提出的自训练框架在数据集的不完全注释时比现有方法表现要好。

    Jun, 2023

  • 利用推理学习改进远程监督

    本文提出了一种使用知识推理方法检测潜在误差样本的方法，以提高使用远程监督数据训练关系提取系统的性能。

    Sep, 2015

  • 远程监督关系抽取综述：以去噪和预训练方法为重点

    关系抽取（RE）是自然语言处理的基础任务，本文综述了四个阶段的 RE 方法，包括模式匹配、统计、神经网络和大型语言模型，并着重介绍了现代 RE 方法的远程监控和去噪预训练方法。

    Jul, 2022

  • 利用正例和无标签学习提高神经关系提取

    该论文提出了一种新颖的方法，使用强化学习来决定句子是否与给定关系相关，借助正 / 无标签学习，该方法全面利用未标记实例，并提出了两种新的正 / 无标签包表示形式，将这两种表示形式以合适的方式组合来进行包级别的预测。实验结果显示，与几个竞争性基线相比，该新方法显着而一致地提高了性能。

    Nov, 2019

  • 通过负样本训练进行句子级远程关系抽取

    本文提出了一种远程关系抽取的句子级框架，其中包括使用负面训练（NT）对数据集进行清洗和重新标记。 实验结果表明，该方法在句子级别评价和去噪效果上显著优于先前方法。

    Jun, 2021

  • 自然语言推理提升远程监督关系抽取

    本文提出了一种新的 DSRE-NLI 框架，该框架利用现有知识库的远程监督和预训练语言模型的间接监督，通过半自动关系语言表达机制为间接监督提供能量，进而巩固远程注释以便于多分类 RE 模型，并通过数据整合策略实现训练数据的质量提高，大量实验证明该框架显著提高了远程监督 RE 基准数据集的性能（高达 7.73％的 F1）

    Jul, 2022

  • 嘈杂的句子是否对远程监督关系抽取毫无用处？

    本文提出了一种利用无监督深度聚类技术解决噪声标注问题的远程监督关系抽取模型，包括句子编码器、噪声检测器和标签生成器，实验证明该模型在常用基准数据集上优于现有的同类模型，并能够应对噪声标注问题。

    Nov, 2019

  • 一种基于数据驱动的方法用于远程监督下的生物医学关系抽取中的噪声削减

    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