一种基于对抗学习的远监督关系抽取去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于对抗学习的远监督关系抽取去噪方法，可从本质上去除远监督生成的数据中的噪声。所述的远监督关系抽取去噪方法，所述方法包括：步骤10)建立预测器P和判别器D模型：步骤20)基于卷积神经网络，建立预测器P和判别器D结构：通过巻积层提取句子级的特征，然后将其与词汇级特征相连起来，得到最终的句子表示，将句子的表示输入到一个全连接层，并得到一个概率；对于预测器P，所述概率代表着一个实例包含关系r的可能性；对于判别器D，所述概率代表着一个句子来自Dl而不是Dp的可能性；步骤30)优化所述预测器P和判别器D，得到优化后的预测器P和判别器D；步骤40)利用优化后的预测器P清除噪声。