資料介紹
基于卷積神經網絡的遠程監督關系抽取方法提取的特征單一,且標準交叉熵損失函數未能較好處理數據集中正負樣本比例不均衡的情況。為此,提出一種基于深度殘差神經網絡的遠程監督關系抽取模型,通過改進交叉熵聚焦損失函數,提取句子中的深層語義特征,同時降低損失函數中負樣本的權重,避免在NYT- Freebase標準數據集中引入NA關系類別的噪音。實驗結果表明,該模型能增強深度殘差神經網絡對含噪音數據的表示學習能力,有效提髙遠程監督關系抽取任務的分類準確率。
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