[EMNLP2017]Adversarial Training for Relation Extraction

多示例學習（multi-instance learning）的概念。在此類學習中，訓練集由若干個具有概念標記的包（bag）組成，每個包包含若干沒有概念標記的示例。若一個包中至少有一個正例，則該包被標記爲正（positive），若一個包中所有示例都是反例，則該包被標記爲反（negative）。通過對訓練包的學習，希望學習系統儘可能正確地對訓練集之外的包的概念標記進行預測，也就是說預測集也是包，對包打

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