基于标签传播和主动学习的人物社会关系抽取

发布时间：2018-10-10 11:21

【摘要】：基于标签传播的半监督学习算法能够提升少量标注数据下的关系抽取效果,但是随机选择训练样本会使关系抽取性能降低。为了从海量的网络信息中提取出可靠性较高的人物关系,将标签传播算法与主动学习相结合用于人物关系抽取。在训练数据获取中,主动选择不确定性最大的样本进行标注。在人物关系上的实验结果显示,主动学习方法的引入可使平均F1值比标签传播算法提升2.3%。
[Abstract]:The semi-supervised learning algorithm based on label propagation can improve the effect of relational extraction under a small amount of labeled data, but random selection of training samples will reduce the performance of relational extraction. In order to extract reliable relationships from massive network information, tag propagation algorithm is combined with active learning to extract human relationship. In training data acquisition, the samples with the greatest uncertainty are actively selected for tagging. The experimental results on the relationship of characters show that the introduction of active learning method can improve the average F1 value by 2.3% compared with the label propagation algorithm.
【作者单位】：中国科学技术大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61332004)
【分类号】：TP181

【参考文献】

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