低資源場景下蘋果種植領(lǐng)域?qū)嶓w關(guān)系聯(lián)合抽取模型

摘要： 由于蘋果種植領(lǐng)域?qū)嶓w關(guān)系聯(lián)合抽取任務(wù)標注成本高昂以及與專業(yè)領(lǐng)域的強相關(guān)性，提高模型在低資源場景中的抽取性能至關(guān)重要。針對這一問題，該研究提出了一種基于強化學(xué)習(xí)的實體關(guān)系聯(lián)合抽取模型。模型包含實體識別模塊和基于強化學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取模塊。引入強化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練架構(gòu)，通過關(guān)系生成器生成偽標簽，訓(xùn)練一個策略網(wǎng)絡(luò)以最大化偽標簽數(shù)據(jù)與有標簽數(shù)據(jù)在梯度方向上的相似性，同時鼓勵模型在偽標簽數(shù)據(jù)上進行...