Förhållande klassificering är en viktig semantisk bearbetning uppgift inom området för naturligt språk bearbetning (NLP). I detta dokument presenterar vi en ny modell BRCNN för att klassificera relationen mellan två enheter i en mening. Vissa toppmoderna system fokuserar på att modellera den kortaste beroendevägen (SDP) mellan två enheter som utnyttjar konvolutionella eller återkommande neurala nätverk. Vi undersöker vidare hur man till fullo kan utnyttja information om beroendeförhållanden i SDP, genom att kombinera konvolutionella neurala nätverk och tvåkanaliga återkommande neurala nätverk med långsiktiga minnesenheter (LSTM). Vi föreslår en dubbelriktad arkitektur för att lära sig relation representationer med riktningsinformation längs SDP framåt och bakåt samtidigt, vilket gynnar klassificeringen av riktningen av relationer. Experimentella resultat visar att vår metod överträffar toppmoderna metoder på datasetet SemEval-2010 Task 8.
I REF föreslås en dubbelriktad återkommande CNN för att modellera den riktade informationen längs SDP framåt och bakåt.
Bidirectional Recurrent Convolutional Neural Network for Relation Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}