知识图谱论文大合集,干货满满的笔记解读

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知识图谱论文大合集,干货满满的笔记解读

技术小能手 2018-07-22 03:35:11 浏览2604
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ACL 2018


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链接:https://www.paperweekly.site/papers/2108
解读:刘兵,东南大学计算机学院博士,研究方向为机器学习、自然语言处理

动机

远程监督关系抽取方法虽然可以使用知识库对齐文本的方法得到大量标注数据,但是其中噪声太多,影响模型的训练效果。基于 bag 建模比基于句子建模能够减少噪声的影响,但是仍然无法克服 bag 全部是错误标注的情形。

为了换机噪声标注,本文提出基于对抗神经网络的方法,尝试从自动标注数据中清除噪声。实验结果表明,本文提出的方法能够有效去除噪声,提升远程监督方法的抽取性能。

方法框架

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本文提出的方法包括一个生成器和一个判别器,他们的功能是:

生成器:生成器用于将关于关系 r 的有噪声的数据 P 划分成两组:表示正确标注数据的 TP 和表示错误标注数据的 FP。模型会输出每个句子

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