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远程监督(Distant Spervision，DS)数据集中存在大量错误标注的数据，而现有的DS数据集去噪方法通常只考虑针对具有标签的数据进行去噪，没有充分利用无标签数据，导致去噪效果不佳。本文提出一种新型DS数据去噪模型——Pattern Reinforcement Learning Model (PRL模型)：首先利用基于关系模式的正样例抽取算法提取DS数据集中高质量的有标签数据；然后利用Filter-net作为分类器，提取DS数据集中高质量的无标签数据；最后将高质量的有标签数据和无标签数据作为深度强化学习(Reinforcement Learning，RL)方法的训练数据集，获得去噪效果更好的远程监督数据集。将PRL模型应用于New York Times(NYT)数据集，并以去噪后的数据集来训练PCNN+ONE、CNN+ATT、PCNN+ATT 3个模型。实验结果表明，经过PRL模型对数据集进行去噪后，这些模型的性能得以提升。因此，PRL模型是一种轻量的数据去噪模型，可以提升基于深度神经网络模型的性能。 相似文献