لتخفيف الجهود البشرية من الحصول على شروح واسعة النطاق، تهدف أساليب استخراج العلاقات شبه الإشراف إلى الاستفادة من البيانات غير المسبقة بالإضافة إلى التعلم من عينات محدودة. تعاني أساليب التدريب الذاتي الحالية من مشكلة الانجراف التدريجي، حيث يتم دمج تسم
يات زائفة صاخبة على البيانات غير المسبقة أثناء التدريب. لتخفيف الضوضاء في الملصقات الزائفة، نقترح طريقة تسمى METASRE، حيث تقوم شبكة توليد علامات العلاقة بإنشاء تقييم دقيق للجودة على التسميات الزائفة من خلال (META) التعلم من المحاولات الناجحة والفاشية على شبكة تصنيف العلاقة كهدف META إضافي. لتقليل تأثير الملصقات الزائفة الصاخبة، يعتمد METASRE مخطط استغلال ومستودعات زائفة تقيم جودة تسمية الزائفة على العينات غير المستمرة وتستغل فقط تسميات الزائفة عالية الجودة في أزياء التدريب الذاتي لزيادة العينات المصنفة بشكل تدريجي لكل من المتانة والدقة وبعد النتائج التجريبية على مجموعة بيانات عامة تثبت فعالية النهج المقترح.
