De state-of-the-art metoder som används för relationsklassificering är främst baserade på statistisk maskininlärning, och deras prestanda beror starkt på kvaliteten på de extraherade egenskaperna. De extraherade funktionerna härrör ofta från produktionen av befintliga system för bearbetning av naturligt språk (NLP), vilket leder till att felen i de befintliga verktygen sprids och hindrar dessa systems prestanda. I detta papper, vi utnyttjar en convolutional djup neurala nätverk (DNN) för att extrahera lexical och mening nivå funktioner. Vår metod tar alla ord tokens som indata utan komplicerad förbearbetning. Först, ordet polletter omvandlas till vektorer genom att titta upp ord inbäddningar 1. Sedan, lexical nivå funktioner extraheras enligt de givna substantiv. Under tiden lär man sig funktioner på straffnivå med hjälp av en konvolutionell metod. Dessa två nivåer funktioner är concatenated att bilda den slutliga extraherade funktionen vektor. Slutligen matas funktionerna in i en softmax klassificering för att förutsäga förhållandet mellan två markerade substantiv. De experimentella resultaten visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar de senaste metoderna.
REF ) utnyttjade en convolutional djup neurala nätverk för att extrahera lexical och mening nivå funktioner.
Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}