Förhållandets klassificering är en viktig semantisk bearbetning, som har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Den största utmaningen är att viktig information kan dyka upp i vilken position som helst i meningen. Därför föreslår vi tvåvägslånga korttidsminnesnätverk (BLSTM) för att modellera meningen med fullständig, sekventiell information om alla ord. Samtidigt använder vi också funktioner som härrör från de lexiska resurserna som WordNet eller NLP-system som beroendetolk och namngivna enhetsigenkänningssystem (NER). De experimentella resultaten från SemEval-2010 visar att BLSTM-baserad metod endast med ordinslag som inmatningsfunktioner är tillräcklig för att uppnå toppmodern prestanda, och import av fler funktioner kan ytterligare förbättra prestandan.
Zhang m.fl. REF föreslog tvåvägslånga korttidsminnesnätverk (BLSTM) för att modellera meningen med fullständig, sekventiell information om alla ord för relationsklassificering.
Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
{'venue': 'PACLIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}