Relationsextrahering är problemet med att klassificera förhållandet mellan två enheter i en viss mening. Distant Supervision (DS) är en populär teknik för att utveckla relationsextraktorer som börjar med begränsad övervakning. Vi noterar att de flesta meningarna i det avlägsna övervakning förhållandet extraktion inställning är mycket lång och kan dra nytta av ord uppmärksamhet för bättre mening representation. Våra bidrag i detta dokument är trefaldiga. För det första föreslår vi två nya orduppmärksamhetsmodeller för fjärrövervakad relationsutdragning: 1) en dubbelriktad Gated Recurrent Unit (Bi-GRU) baserad orduppmärksamhetsmodell (BGWA), 2) en enhetscentrerad uppmärksamhetsmodell (EA) och 3) en kombinationsmodell som kombinerar flera kompletterande modeller med viktad röstningsmetod för förbättrad relationsutdragning. För det andra inför vi GDS, en ny datauppsättning för fjärrövervakning för relationsextraktion. GDS tar bort testdatabuller som förekommer i alla tidigare referensdatauppsättningar för fjärrövervakning, vilket möjliggör en trovärdig automatisk utvärdering. För det tredje visar vi genom omfattande experiment på flera verkliga datauppsättningar att de föreslagna metoderna är effektiva.
Jat m.fl. REF fann att de flesta meningarna är mycket långa och att orduppmärksamhetsmekanismen skulle kunna uttrycka meningar bättre.
Improving Distantly Supervised Relation Extraction using Word and Entity Based Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}