Genre Separation Network with Adversarial Training for Cross-genre Relation Extraction

本论文的主要任务是跨领域的关系抽取，具体来说，利用某个领域的数据训练好的关系抽取模型，很难去直接抽取另一个领域中的关系，比如我们拿某个领域训练好的模型，把另一个领域的数据直接输入整个模型，很难抽取出来正确的实体关系。这主要是因为源领域和目标领域特征表达的不同，在源领域的某个特征，在目标领域可能表达相反的意思。而为了在领域迁移时可以直接利用模型，而不用再训练一次，本论文提出了一种新的跨领域关系抽取模

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