Temporal relation klassificering håller på att bli ett aktivt forskningsområde. Många metoder har föreslagits, medan de flesta av dem fokuserar på att utvinna funktioner från externa resurser. Mindre uppmärksamhet har ägnats åt ett betydande framsteg i en närbesläktad uppgift: relationsextraktion. I detta arbete lånar vi en toppmodern metod i förhållande till extraktion genom att använda tvåvägslångt korttidsminne (Bi-LSTM) längs beroendevägar (DP). Vi gör ett "common root" antagande för att utöka DP representationer av kors-sentence länkar. I den slutliga jämförelsen med två toppmoderna system på TimeBank-Dense uppnår vår modell jämförbara prestanda, utan att använda extern kunskap och manuellt kommenterade attribut av enheter (klass, spänd, polaritet, etc.).)..............................................................................................
Cheng och Miyao REF antog tvåvägslångt korttidsminne (Bi-LSTM) längs beroendevägar för tidsmässig relationsklassificering.
Classifying Temporal Relations by Bidirectional LSTM over Dependency Paths
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}