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摘要
远程监督关系抽取是一种关系抽取方法，现有方法主要采用多实例学习，在具有相同实体对的样例包上进行关系抽取。但是，包级方法只能缓解却并不能完全解决错误标签问题。基于此，文中首先分析了干净数据和噪声数据的分布，提出了一种新的自适应损失函数；在此基础上，提出了一种基于自适应损失函数的句子级远程监督关系抽取方法。在公开数据集NYT-10以及基于TACRED的合成数据集上的实验结果表明：文中提出的方法优于文献中的方法，能够更有效的区分错误标签噪声样例和干净样例，提高了句子级远程监督关系抽取的准确率。
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