Relationsklassificering är en viktig forskningsarena inom området för behandling av naturligt språk (NLP). I detta dokument presenterar vi SDP-LSTM, ett nytt neuralt nätverk för att klassificera relationen mellan två enheter i en mening. Vår neurala arkitektur utnyttjar den kortaste beroendevägen (SDP) mellan två enheter; flerkanaliga återkommande neurala nätverk, med långtidsminne (LSTM) enheter, plocka upp heterogen information längs SDP. Vår föreslagna modell har flera olika egenskaper: (1) De kortaste beroendevägarna behåller mest relevant information (till relationsklassificering), samtidigt som irrelevanta ord i meningen elimineras. (2) Flerkanaliga LSTM-nätverk gör det möjligt att effektivt integrera information från heterogena källor över beroendevägarna. (3) En skräddarsydd avhoppsstrategi legaliserar det neurala nätverket för att lindra överbemanning. Vi testar vår modell på SemEval 2010 relation klassificering uppgift, och uppnå en F 1 - score på 83,7%, högre än konkurrerande metoder i litteraturen.
I vår tidigare studie REF introducerar vi SDP-baserade återkommande neurala nätverk för att klassificera relationer.
Classifying Relations via Long Short Term Memory Networks along Shortest Dependency Path
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}