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發(fā)視頻基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取模型
2021-05-24 |
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資料介紹
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取方法提取的特征單一，且標(biāo)準(zhǔn)交叉熵?fù)p失函數(shù)未能較好處理數(shù)據(jù)集中正負(fù)樣本比例不均衡的情況。為此，提出一種基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取模型，通過(guò)改進(jìn)交叉熵聚焦損失函數(shù)，提取句子中的深層語(yǔ)義特征，同時(shí)降低損失函數(shù)中負(fù)樣本的權(quán)重，避免在NYT- Freebase標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中引入NA關(guān)系類別的噪音。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能增強(qiáng)深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)含噪音數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)能力，有效提髙遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取任務(wù)的分類準(zhǔn)確率。
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