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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的遠程監(jiān)督關系抽取方法提取的特征單一，且標準交叉熵損失函數(shù)未能較好處理數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡的遠程監(jiān)督關系抽取模型，通過改進交叉熵聚焦損失函數(shù)，提取句子中的深層語義特征，同時降低損失函數(shù)中負樣本的權重，避免在NYT- Freebase標準數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡對含噪音數(shù)據(jù)的表示學習能力，有效提髙遠程監(jiān)督關系抽取任務的分類準確率。
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