Vi undersöker användningen av djupa dubbelriktade LSTMs för gemensam utvinning av åsikter enheter och IS-FROM och IS-ABOUT relationer som förbinder dem - det första sådana försök med hjälp av en djupt lärande strategi. Kanske överraskande, vi finner att standard LSTM:er inte är konkurrenskraftiga med en toppmodern CRF+ILP gemensam slutsats metod (Yang och Cardie, 2013) att bedöma enheter utvinning, utför nedan även den fristående sekvensering CRF. Inkorporera mening-nivå och en ny relation-nivå optimering, dock, tillåter LSTM att identifiera åsiktsrelationer och att utföra inom 1-3% av den senaste gemensamma modellen för opinionsbildare och IS-FROM-relationen; och att utföra såväl som state-of-t heart för IS-ABOUT-relationen - allt utan tillgång till åsiktslexikon, tolker och andra förbehandlingskomponenter som krävs för den funktionsrika CRF+ILP-metoden.
I vårt tidigare arbete REF, som förklarades tidigare, föreslog vi en LSTM-baserad modell för gemensam utvinning av opinionsbildare och relationer, men inga relationstyper.
Investigating LSTMs for Joint Extraction of Opinion Entities and Relations
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}