【摘要】：基于標簽傳播的半監(jiān)督學習算法能夠提升少量標注數(shù)據(jù)下的關系抽取效果,但是隨機選擇訓練樣本會使關系抽取性能降低。為了從海量的網(wǎng)絡信息中提取出可靠性較高的人物關系,將標簽傳播算法與主動學習相結合用于人物關系抽取。在訓練數(shù)據(jù)獲取中,主動選擇不確定性最大的樣本進行標注。在人物關系上的實驗結果顯示,主動學習方法的引入可使平均F1值比標簽傳播算法提升2.3%。
[Abstract]:The semi-supervised learning algorithm based on label propagation can improve the effect of relational extraction under a small amount of labeled data, but random selection of training samples will reduce the performance of relational extraction. In order to extract reliable relationships from massive network information, tag propagation algorithm is combined with active learning to extract human relationship. In training data acquisition, the samples with the greatest uncertainty are actively selected for tagging. The experimental results on the relationship of characters show that the introduction of active learning method can improve the average F1 value by 2.3% compared with the label propagation algorithm.
【作者單位】： 中國科學技術大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金(61332004)
【分類號】：TP181

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2261578