Numera spelar neurala nätverk en viktig roll i uppgiften att relationsklassificering. Genom att designa olika neurala arkitekturer har forskarna i stor utsträckning förbättrat prestandan jämfört med traditionella metoder. Befintliga neurala nätverk för relationsklassificering är dock vanligtvis ytliga arkitekturer (t.ex. enlagers konvolutionella neurala nätverk eller återkommande nätverk). De kan misslyckas med att utforska det potentiella representationsutrymmet i olika abstraktionsnivåer. I detta dokument föreslår vi djupa återkommande neurala nätverk (DRNN) för relationsklassificering för att ta itu med denna utmaning. Vidare föreslår vi en metod för dataförstärkning genom att utnyttja förbindelsernas riktningsegenskaper. Vi utvärderade våra DRNNs på SemEval-2010 Uppgift 8, och uppnå en F 1 -poäng på 86,1%, överträffar tidigare state-of-the-art inspelade resultat. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I REF föreslogs en metod för dataförstärkning genom att dra nytta av förbindelsernas inriktning.
Improved Relation Classification by Deep Recurrent Neural Networks with Data Augmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}