关系抽取之——强化学习

Reinforcement Learning for Relation Classification from Noisy Data   摘要：目前存在的关系抽取方法大多是依赖于远程监督假设的，即所有包含两个相同实体的句子都只表达一种关系。但是这些方法都是在包级别上做关系抽取，不能明确的映射出单句和关系之间的联系，并且由远程监督产生的错误标签还在影响着模型的精度。该文在含有噪声的数据集上提出了一种

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