【摘 要】
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在实体关系抽取任务中,通常采用远程监督(distant supervision,DS)数据集,远程监督方法能通过大规模语料库自动标注数据来扩张数据集,但这无疑会使数据集充满大量的噪声。为
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
【基金项目】
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江苏省青年科学基金(BK20150159),国家自然科学基金(61673193),中国博士后科学基金(2017M621625),江苏省自然科学基金(BK20181341)
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在实体关系抽取任务中,通常采用远程监督(distant supervision,DS)数据集,远程监督方法能通过大规模语料库自动标注数据来扩张数据集,但这无疑会使数据集充满大量的噪声。为此,该文将深度残差网络(deep residual network,ResNet)应用到关系提取的远程监督数据集上,通过加深网络层数来提高模型降噪能力。同时,提出了Gate模块,有效提高了深度残差网络的性能。该模块可以学习到每个特征通道的重要性,通过权重增强或抑制各个特征通道的比重,从而防止过拟合。另外,为了进一步解决数据
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