Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks

基於分段卷積神經網絡的遠程監督實體關係抽取算法： 使用遠程監督進行關係提取有兩個問題： 首先，在遠程監督方法中，從已有的知識庫啓發式地與文本對齊，將對齊結果視爲標記數據。然而啓發式對齊並不準確，可能會標記錯誤； 另外則是在典型的方法中，統計模型已應用於特設特徵，而特徵提取過程的產生的噪聲可能會導致性能不佳。 爲了解決這兩個問題，這篇文章提出了一個新的模型，分段卷積神經網絡（PCNN）與多實例學習。

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