基于Gate-ResNet-D模型的远程监督关系提取方法

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集降噪问题,还提出了一种双池化层的池化层新方案。实验结果表明所提方法相比于目前效果较好的PCNN+ATT模型,在准确率和召回率上都有3%左右的提升。