【摘 要】
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远程监督可以为关系抽取任务自动构建数据集,缓解了人工构建数据集的压力和成本,为自动关系抽取的实现奠定基础,然而使用远程监督方法构建的数据集存在错误标注以及长尾问题,严重影响关系抽取性能。目前,远程监督关系抽取任务的主要研究方向为关系模型的降噪手段以及对长尾关系的处理方法。近年来,随着深度学习技术的发展,这两个领域的研究工作也迎来了新一轮的机遇与挑战。本文对近几年远程监督关系抽取的研究进展进行综述,针对基于深度学习的远程监督关系抽取任务定义常用工作流,其中包括样本降噪、外部信息融合、编码器和分类器。本文根据
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876208),广东省重点研发项目(2018B010109003),广州市科技计划(201802010007,201804010276)资助
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远程监督可以为关系抽取任务自动构建数据集,缓解了人工构建数据集的压力和成本,为自动关系抽取的实现奠定基础,然而使用远程监督方法构建的数据集存在错误标注以及长尾问题,严重影响关系抽取性能。目前,远程监督关系抽取任务的主要研究方向为关系模型的降噪手段以及对长尾关系的处理方法。近年来,随着深度学习技术的发展,这两个领域的研究工作也迎来了新一轮的机遇与挑战。本文对近几年远程监督关系抽取的研究进展进行综述,针对基于深度学习的远程监督关系抽取任务定义常用工作流,其中包括样本降噪、外部信息融合、编码器和分类器。本文根据
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