Att klassificera semantiska relationer mellan enhet par i meningar är en viktig uppgift i Natural Language Processing (NLP). De flesta tidigare modeller för relation klassificering bygger på hög nivå lexical och syntatic funktioner som erhålls av NLP-verktyg som WordNet, beroendetolk, del-ofspeech (POS) tagger, och namngivna enhet kännare (NER). Dessutom, state-of-the-art neural modeller baserade på uppmärksamhetsmekanismer inte fullt utnyttja information om entitet som kan vara de viktigaste egenskaperna för relation klassificering. För att ta itu med dessa frågor, föreslår vi en ny end-to-end återkommande neural modell som innehåller en enhet-medveten uppmärksamhet mekanism med en latent enhet typing (LET) metod. Vår modell använder inte bara enheter och deras latenta typer som funktioner effektivt utan är också mer tolkningsbar genom att visualisera uppmärksamhetsmekanismer som tillämpas på vår modell och resultat av LET. Experimentella resultat på SemEval-2010 Uppgift 8, en av de mest populära relation klassificering uppgift, visar att vår modell överträffar befintliga toppmoderna modeller utan några high-level funktioner.
Senast, Lee et al. I REF föreslås en modell som omfattar verksamhetsutövande uppmärksamhetsmekanismer med latent typning (LET) och som ger bästa möjliga resultat.
Semantic Relation Classification via Bidirectional LSTM Networks with Entity-aware Attention using Latent Entity Typing
{'venue': 'Symmetry', 'journal': 'Symmetry', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}