【摘 要】
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[目的]在标注语料匮乏的情况下,利用主动学习策略,探索科技文献信息抽取的有效解决方案.[方法]设计一种融合主动学习的神经网络模型架构,将三种代表性的主动学习策略(MARGIN,
【机 构】
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中国科学院文献情报中心 北京100190;中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 北京100190;中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 北京100101;南安普顿
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[目的]在标注语料匮乏的情况下,利用主动学习策略,探索科技文献信息抽取的有效解决方案.[方法]设计一种融合主动学习的神经网络模型架构,将三种代表性的主动学习策略(MARGIN,NSE,MNLP)和新提出的LWP策略与神经网络信息抽取模型(CNN-BiLSTM-CRF)结合,研究适用于标注语料匮乏的任务驱动型信息抽取方法.[结果]在主动学习引导下,仅选择性标注10%~30%数据,即可达到神经网络模型训练100%标注数据的效果,可大大降低标注语料库构建过程中的人力成本.[局限]人工智能领域科技文献数据集规模小、噪声多,信息抽取模型的精确率低.[结论]主动学习策略指导下的神经网络模型,大幅缩减了所需标注语料库的规模.对比4种主动学习策略发现:MNLP策略显著优于其他策略;MARGIN策略在初始迭代阶段表现优异且能辨别出低价值的实例;基于句长规范化的MNLP策略能促进模型的稳定性;LWP适用于语义标签占比大的数据集.
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