Resumen

La supervisión remota (DS) se ha utilizado ampliamente para la extracción de relaciones (RE), que genera automáticamente datos etiquetados a gran escala. Sin embargo, existe un problema de etiquetado incorrecto que afecta el rendimiento de la RE. Además, el método existente sufre de la falta de características semánticas útiles para algunas instancias de entrenamiento positivas. Para abordar los problemas mencionados, proponemos un modelo novedoso de RE con selección de oraciones y representación de interacción para la RE supervisada de forma remota. En primer lugar, proponemos un método de patrón basado en las palabras desencadenantes de la relación como selector de oraciones para filtrar las oraciones ruidosas y así aliviar el problema de etiquetado incorrecto. Una vez que se obtienen las instancias limpias, proponemos la representación de interacción utilizando el mecanismo de atención a nivel de palabra basado en pares de entidades para aumentar dinámicamente los pesos de las palabras relacionadas con los pares de entidades, lo que puede proporcionar información semántica más útil

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Supervisión a distancia; Extracción de relaciones; Datos etiquetados; Características semánticas; Selección de oraciones; Representación de interacción
• Keywords:Distant supervision; Relation extraction; Labeled data; Semantic features; Sentence selection; Interaction representation