论文部分内容阅读
传统的弱指导关系抽取研究主要集中于单语言内部。为了充分利用语言之间的互补性来减轻对大规模训练数据的需求,提出一种双语协同训练的关系分类方法。针对小规模标注语料和一定规模的未标注语料,通过机器翻译和实体对齐产生关系实例的双语视图,最后利用协同训练得到两种语言的分类模型。在ACE RDC 2005中英文语料上的实验表明,双语协同训练方法可以同时提高中文和英文的关系分类性能,并且减少对于标注训练数据量的需求。