结合从句级远程监督与半监督集成学习的关系抽取方法

发布时间：2018-12-06 19:09

【摘要】：针对传统基于远程监督的关系抽取方法中存在噪声和负例数据利用不足的问题,提出结合从句级远程监督和半监督集成学习的关系抽取方法.首先通过远程监督构建关系实例集,使用基于从句识别的去噪算法去除关系实例集中的噪声.然后抽取关系实例的词法特征并转化为分布式表征向量,构建特征数据集.最后选择特征数据集中所有正例数据和部分负例数据组成标注数据集,其余的负例数据组成未标注数据集,通过改进的半监督集成学习算法训练关系分类器.实验表明,相比基线方法,文中方法可以获得更高的分类准确率和召回率.
[Abstract]:Aiming at the problems of noise and negative case data utilization in traditional relational extraction methods based on remote supervision, a relationship extraction method combining clause level remote monitoring with semi-supervised integrated learning is proposed. First, the relational instance set is constructed by remote supervision, and the noise in the relational instance set is removed by using the de-noising algorithm based on clause recognition. Then the lexical features of relational instances are extracted and transformed into distributed representation vectors to construct feature data sets. Finally, all positive data and partial negative case data in feature data set are selected to form annotated data sets, and the remaining negative case data are selected to form unlabeled datasets. The improved semi-supervised learning algorithm is used to train the relationship classifier. Experimental results show that the proposed method can achieve higher classification accuracy and recall than baseline method.
【作者单位】： 浙江大学计算机科学与技术学院;浙江鸿程计算机系统有限公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61332017,60703040) 浙江省重大科技专项(No.2015C33002,2013C01046,2011C13042) 中国工程科技知识中心项目(No.CKCEST-2014-1-5)资助~~
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2366515