"实体关系抽取的分区过滤网络（Partition Filter Network）是一种用于改进关系抽取任务的方法。它可以与以下几种有源学习策略相结合，以提高模型的性能和鲁棒性： 1. **基于不确定性选择的有源学习**：通过评估模型对每个实例的预测不确定性，选择最不确定的实例进行标注，帮助模型在关键区域进行学习。 2. **基于多样性选择的有源学习**：从数据集中选择具有不同特征或关系的实例，以确保模型能够学习到多种类型的关系。 3. **基于密度选择的有源学习**：选择在数据空间中密度较低的区域中的实例进行标注，有助于模型在未充分探索的区域进行学习。 4. **基于影响力选择的有源学习**：评估每个实例对模型性能提升的影响，选择对模型性能提升最大的实例进行标注。 5. **基于协同训练的有源学习**：结合多个模型的预测结果，选择具有高协同性的实例进行标注，以提高模型的泛化能力。 6. **基于强化学习策略的有源学习**：使用强化学习算法来指导有源学习过程中的实例选择，以实现更好的性能。 通过将这些有源学习策略与分区过滤网络结合使用，可以有效地提高实体关系抽取任务的准确性和效率。"