基于负训练和迁移学习的关系抽取方法

远程监督是关系抽取任务中常用的数据自动标注方法，然而该方法会引入大量的噪声数据，从而影响模型的表现效果。为了解决噪声数据的问题，提出一种基于负训练和迁移学习的关系抽取方法。首先通过负训练的方法训练一个噪声数据识别模型；然后根据样本的预测概率值对噪声数据进行过滤和重新标注；最后利用迁移学习的方法解决远程监督存在的域偏移问题，从而进一步提升模型预测的精确率和召回率。以唐卡文化为基础，构建了具有民族特色的关系抽取数据集。实验结果表明，所提方法的F1值达到91.67%，相较于SENT(Sentence level distant relation Extraction via Negative Training)方法，提升了3.95个百分点，并且远高于基于BERT(Bidirectional Encoder RepresentationsfromTransformers)、BiLSTM+ATT(Bi-directionalLongShort-TermMemoryAndAttention)、PCNN(Piecewise Convolutional Neural Network)的关系抽取方法。