Tidigare forskning om relationsklassificering har verifierat effektiviteten av att använda beroende kortaste vägar eller underträd. I detta dokument undersöker vi ytterligare hur man till fullo kan utnyttja kombinationen av denna beroendeinformation. Vi föreslår först en ny struktur, kallad utökad beroendeväg (ADP), som består av den kortaste beroendevägen mellan två enheter och de underträd som är knutna till den kortaste vägen. För att utnyttja den semantiska representationen bakom ADP-strukturen utvecklar vi beroendebaserade neurala nätverk (DepNN): ett rekursivt neuralt nätverk utformat för att modellera underträden, och ett konvolutionellt neuralt nätverk för att fånga de viktigaste funktionerna på den kortaste vägen. Experiment på datasetet SemEval-2010 visar att vår föreslagna metod uppnår toppmoderna resultat.
REF utformade ett beroendebaserat neuralt nätverk (DepNN) som använder rekursivt neuralt nätverk för att modellera underträdet och även införliva CNN för att lära sig funktioner från den kortaste vägen mellan två enheter.
A Dependency-Based Neural Network for Relation Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}