【摘 要】
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远程监督是关系抽取任务中常用的数据自动标注方法，但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，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
【基金项目】
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四川省科技成果转移转化平台项目（2020ZHCG0002）； 中央高校基本科研业务费青年教师创新项目（31920210090）；
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远程监督是关系抽取任务中常用的数据自动标注方法，但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，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的值达到91.67%，比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 Representations from Transformers pre-training language model）、BiLSTM+Att（Bidirectional Long Short-Term Memory And Attention）、PCNN（Piecewise Convolutional Neural Network）的关系抽取方法。
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