低资源场景下苹果种植领域实体关系联合抽取模型OA北大核心CSTPCD

由于苹果种植领域实体关系联合抽取任务标注成本高昂以及与专业领域的强相关性,提高模型在低资源场景中的抽取性能至关重要。针对这一问题,该研究提出了一种基于强化学习的实体关系联合抽取模型。模型包含实体识别模块和基于强化学习的关系抽取模块。引入强化学习的训练架构,通过关系生成器生成伪标签,训练一个策略网络以最大化伪标签数据与有标签数据在梯度方向上的相似性,同时鼓励模型在伪标签数据上进行优化,提高模型对未标注数据的泛化能力。为了验证该研究模型的效果,将其与…查看全部>>