【摘 要】
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关系抽取是信息提取领域的重要任务之一。虽然有监督的学习方法在关系抽取任务中取得了相当好的效果,但监督样本的缺乏限制了有监督学习方法的应用,于是有人提出将远程监督思
【机 构】
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武汉邮电科学研究院,烽火通信科技股份有限公司南京研发部
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关系抽取是信息提取领域的重要任务之一。虽然有监督的学习方法在关系抽取任务中取得了相当好的效果,但监督样本的缺乏限制了有监督学习方法的应用,于是有人提出将远程监督思想用于关系抽取任务中。现今,远程监督的关系抽取被广泛应用于从文本中发现新的关系实体。然而远程监督不可避免地伴随着噪音数据,显然这些噪音数据将会影响关系抽取任务的效果。为了尽可能地解决这个问题,论文结合Special Self Attention和Deep Residual Learning(ResNet)设计了一种新的深度学习模型(ARCNN),
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