Distant Supervision

释义 Definition

distant supervision：远程监督/弱监督（机器学习与自然语言处理术语），指不直接人工逐条标注训练数据，而是利用现成的知识库、规则或间接信号自动生成“带噪声”的训练标签来训练模型。常见于关系抽取（relation extraction）等任务。（也可泛指“间接监督信号”，在不同领域用法略有差异。）

发音 Pronunciation

/ˈdɪstənt ˌsuːpərˈvɪʒən/

例句 Examples

Distant supervision helps us train the model without labeling every sentence.
远程监督让我们无需给每个句子做标注也能训练模型。

Although distant supervision provides large-scale training data, it often introduces noisy labels that require robust learning methods.
尽管远程监督能提供大规模训练数据，但它常引入噪声标签，因此需要更鲁棒的学习方法来应对。

词源 Etymology

该短语由 distant（远的、间接的） + supervision（监督、指导）构成。在机器学习语境中，“distant”强调监督信号并非来自直接人工标注，而是来自更远一层的来源（如知识库事实与文本的弱对齐）。作为术语在信息抽取与NLP研究中逐渐固定下来，常与“noisy labels（噪声标签）”“weak supervision（弱监督）”并列讨论。

相关词 Related Words

• Weak Supervision
• Noisy Label
• Semi-Supervised Learning
• Self-Training
• Data Programming
• Relation Extraction
• Knowledge Base
• Heuristic Labeling
• Multi-Instance Learning

文学与著作 Literary Works

• Mintz, M. et al. (2009), Distant supervision for relation extraction without labeled data（提出并系统化该方法在关系抽取中的经典论文）
• Riedel, S. et al. (2010), Modeling relations and their mentions without labeled text（在远程监督关系抽取中讨论噪声与建模问题）
• Lin, Y. et al. (2016), Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances（远程监督设置下，用注意力缓解噪声实例影响）
• Zhou, W. & Chen, M. (2021), A Survey on Neural Relation Extraction（综述类著作中常专章讨论 distant supervision 关系抽取）