Relation Classification名詞解釋（持續更新，歡迎補充）

04-20

關係分類（relation classification）：關係分類，又叫關係抽取，就是我有一句話，這句話的兩個實體已經標記出來了，那麼關係分類就是要找出這句話是描述的這兩個實體的什麼關係。

遠程監督（distant supervision）：用來自動標註語料生成有標記的訓練樣本。就是把知識庫與非結構化文本對齊，只要某個句子含有對應的實體對，就認為這個句子描述的就是知識庫里的關係。會有嚴重的噪音問題。

bag-level prediction：在bag層面上進行關係分類，對應上面的遠程監督，就是把所有相同實體對的句子都分到一個bag里然後映射到一個關係，這樣的話就可以認為雖然我bag里有很多噪音，但bag的標籤是對的。這樣的話就不是處理句子看句子是不是描述實體之間的這個關係，而是只能知道兩個實體之間是否存在這樣的關係。這裡應用到的思想就是multi-instance learning。

sentence-level prediction：對應上面的bag-level，sentence-level是對每個句子進行關係抽取。

attention機制：多用於bag-level關係分類模型，大概就是給bag里valid instance賦予更大的權重，給noisy instance更小的權重。