Vi presenterar en ny metod för relationsklassificering, med hjälp av ett rekursivt neuralt nätverk (RNN), baserat på den kortaste vägen mellan två enheter i en beroendekurva. Tidigare arbeten på RNN bygger på valkretsbaserad tolkning eftersom frasala noder i ett parsträd kan fånga kompositionalitet i en mening. Jämfört med valdistriktsbaserade parseträd kan beroendediagrammen vara mer kompakta. Detta är särskilt viktigt i meningar med avlägsna väsen, där parsträdet spänner över ord som inte är relevanta för förhållandet. I sådana fall kan RNN inte utbildas effektivt i rätt tid. På grund av bristen på frasala noder i beroende grafer, är tillämpningen av RNN inte enkel. För att ta itu med detta problem använder vi beroendekomponenter som kallas kedjor. Våra experiment på två relationsklassificeringsdata visar att kedjebaserade RNN ger ett grundare nätverk, som presterar betydligt snabbare och uppnår bättre klassificeringsresultat.
REF bygger upp en RNN på beroendebanan mellan två markerade enheter.
Chain Based RNN for Relation Classification
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}