清华大学冯珺:基于强化学习的关系抽取和文本分类 | 实录·PhD Talk

2017 年 11 月 23 日 PaperWeekly 冯珺

本文为 11 月 22 日,清华大学计算机系——冯珺博士在第 18 期 PhD Talk 中的直播分享实录。

随着强化学习在机器人和游戏 AI 等领域的成功,该方法也引起了越来越多的关注。本期 PhD Talk,来自清华大学计算机系的博士生冯珺,为大家介绍了如何利用强化学习技术,更好地解决自然语言处理中的两个经典任务:关系抽取和文本分类。 


在关系抽取任务中,尝试利用强化学习,解决远程监督方法自动生成的训练数据中的噪音问题。在文本分类任务中,利用强化学习得到更好的句子的结构化表示,并利用该表示得到了更好的文本分类效果。本次分享的两个工作均发表于 AAAI2018


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关系抽取指的是检测和识别文本中实体之间的语义关系,并将表示同一语义关系的提及(mention)链接起来的任务。关系提取任务需要在一组工件(通常来自文本或XML文档)中对语义关系提及进行检测和分类。该任务与信息抽取(IE)的任务非常相似,但是IE还需要删除重复关系(消除歧义),并且通常指的是提取许多不同的关系。

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