基于文档级远程监督的去噪关系抽取
计算与语言
2020-11-10 v1
摘要
远程监督(DS)已被广泛用于为句子级关系抽取(RE)生成自动标注数据，从而提升RE性能。然而，DS已有的成功无法直接迁移到更具挑战性的文档级关系抽取(DocRE)中，因为DS固有的噪声在文档级可能会被成倍放大，并显著损害RE的性能。为应对这一挑战，我们提出了一种新颖的DocRE预训练模型，通过多种预训练任务对文档级DS数据进行去噪。在大规模DocRE基准上的实验结果表明，我们的模型能够从含噪DS数据中捕获有用信息并取得有前景的结果。
引用
@article{arxiv.2011.03888,
title = {Denoising Relation Extraction from Document-level Distant Supervision},
author = {Chaojun Xiao and Yuan Yao and Ruobing Xie and Xu Han and Zhiyuan Liu and Maosong Sun and Fen Lin and Leyu Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03888},
year = {2020}
}
备注
EMNLP 2020 short paper