النماذج الخاضعة للإشراف المستمرة تحظى بشعبية كبيرة بالنسبة لاستخراج العلاقة لأنه يمكننا الحصول على كمية كبيرة من البيانات التدريبية باستخدام طريقة الإشراف البعيدة دون شرح بشري.في الإشراف البعيد، تعتبر الجملة بمثابة مصدر Tuple إذا كانت الجملة تحتوي عل
ى كيانا من Tuple.ومع ذلك، فإن هذه الحالة متساهلة للغاية ولا يضمن وجود معلومات خاصة بالعلاقة ذات الصلة في الجملة.على هذا النحو، تحتوي بيانات التدريب الإشراف على الكثير من الضوضاء التي تؤثر سلبا على أداء النماذج.في هذه الورقة، نقترح آلية تصفية الفرقة الذاتية لتصفية العينات الصاخبة أثناء عملية التدريب.نقيم إطار عملنا المقترح في مجموعة بيانات نيويورك تايمز التي تم الحصول عليها عبر إشراف بعيد.تجاربنا مع العديد من نماذج استخراج العلاقات العصبية متعددة الحديثة تظهر أن آلية التصفية المقترحة تعمل على تحسين متانة النماذج ويزيد من درجات F1 الخاصة بهم.
