关于主动学习在关系抽取中的应用研究.zip

简介：
本研究探讨了主动学习技术在关系抽取任务中的应用效果，旨在通过智能选择训练样本提高模型效率与准确性。文中分析了多种策略并进行了实验验证。 现代社会的知识增长迅速，其中大部分知识以非结构化的自然语言文本形式存在。信息抽取技术通过识别文本中的实体、它们之间的关系以及这些实体参与的事件来表达语义知识。作为这一过程的关键部分，关系抽取技术通过对给定实体间的关系进行判断，为理解文本提供了重要的理论依据和实用价值。然而，基于监督学习的方法需要大量的已标记样本数据；随机选择少量数据进行标注不仅浪费资源，还会影响模型最终的准确性。随着数据收集与存储技术的进步，获取大量未标记自然语言文本变得容易实现。因此，设计一种能够利用这些未标记样本来执行关系抽取的算法具有重要的实际价值。 为解决上述问题，本段落采用主动学习方法，并实现了多种采样策略（如不确定性、多样性和代表性等）。在验证了这种方法适用于关系抽取任务的基础上，通过融合不同的采样标准以获得一个通用且有效的样本选择方案。实验结果表明，提出的多标准融合采样策略不仅有效而且稳健，在多个数据集和不同模型中均表现出良好的性能。