Genre Separation Network with Adversarial Training for Cross-genre Relation Extraction

本論文的主要任務是跨領域的關係抽取，具體來說，利用某個領域的數據訓練好的關係抽取模型，很難去直接抽取另一個領域中的關係，比如我們拿某個領域訓練好的模型，把另一個領域的數據直接輸入整個模型，很難抽取出來正確的實體關係。這主要是因爲源領域和目標領域特徵表達的不同，在源領域的某個特徵，在目標領域可能表達相反的意思。而爲了在領域遷移時可以直接利用模型，而不用再訓練一次，本論文提出了一種新的跨領域關係抽取模

>>阅读原文<<