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基于远程监督的关系抽取方法研究与应用的开题报告
一、研究背景及意义
随着大数据时代的到来，海量的文本数据已经成为了研究热点。文本中包含着大量的实体之间的语义关系信息，比如商品和品牌之间的关系、人物之间的关系等等。这些信息为各种任务如信息检索、智能问答、知识图谱构建和推荐系统等提供了重要的基础，关系抽取作为其中一项重要的任务，已经越来越受到学术界和工业界的重视。
关系抽取一般可以分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。基于规则的方法需要人手动编写规则，不仅费时费力而且精度有限。而基于机器学习的方法需要大量人工标注好的数据集作为训练集，然而数据集的构建成本极高，同时标注质量又容易不稳定，特别是对于某些低频关系，甚至无法得到足够的高质量标注数据。
基于这个问题，近几年出现了一种新兴的关系抽取方法，叫做“远程监督（distantsupervision）”方法。该方法通过利用知识库中的关系信息，将实体对与其中已知关系的实体进行匹配，将匹配到的句子作为关系抽取模型的训练数据，并基于此训练一个关系抽取模型。该方法的主要优点在于通过已有的知识库数据，无需进行复杂的人工标注，大大降低了人力成本和标注质量不稳定的问题。
远程监督方法最早由Mintz等人在2009年提出于推理实体关系这一任务，并在此后被许多研究团队应用于各种实体关系抽取任务上。随着近年来自然语言处理技术和深度学习技术的发展，不少研究者利用远程监督方法进行了各种实体关系抽取的探索，并取得了不错的结果。
本文研究着眼于近年来在远程监督关系抽取方法方面的相关研究，根据现有研究，综合优化算法，提升模型的关系抽取精度，为知识图谱构建、智能问答、信息检索等问题提供更好的支持。
二、研究目标及研究内容
（1）研究目标
本文主要目标是探索实体关系抽取任务中的远程监督方法，对不同的远程监督方法进行评估和可视化分析，设计和实现高效且高精度的关系抽取模型，提升模型的泛化能力和鲁棒性。
（2）研究内容
1.探究远程监督方法在实体关系抽取任务上的应用，分析其优势和不足。
2.综合文章中提出的远程监督方法中，通过分析不同领域、不同数据集中的结果进行模型选取和分析。
3.针对远程监督中存在的融入不可靠数据的问题，设计一种新的模型对噪声数据进行过滤，提高模型的精度。
4.提出一种可视化分析方法，描述关系抽取模型抽得的关系在知识库中的覆盖情况和精度情况，给予研究者直观的印象。
5.在公开数据集中进行广泛的实验，比较不同模型的效果和性能，并讨论改进方案，提升关系抽取的精度和效果。
三、研究方法
本文将采用以下研究方法：
1.数据采集：本文将采用公开数据集中的数据来进行实验和模型训练，同时我们还将构建自己的数据集进行实验和模型训练。
2.模型训练：通过设计和实现不同的远程监督方法和其它关系抽取模型，进行训练和评估，并对不同模型的效果进行比较和评估。
3.算法优化：通过对比不同模型的效果，在原始算法的基础上进行改进，提高模型的泛化能力和精度。
4.可视化分析：对模型的结果进行可视化分析，从抽取的关系的数目、分类准确率、召回率等角度进行评估和数据可视化。
四、预期成果
本文的预期成果如下：
1.综述了远程监督方法在实体关系抽取任务上的概念和应用。
2.评估和比较了不同的远程监督方法的效果，并选择最佳模型对原始算法进行改进，进一步提高模型的精度和泛化能力。
3.提出了一种可视化分析方法，给出了不同模型从抽取关系数目、分类准确率、召回率等角度对其效果的评估和数据可视化。
4.在公开数据集和本文构建的数据集上进行了广泛的实验，验证了本文所提方法的可行性和有效性，模型精度相对于现有机器学习方法有所提高。