I detta arbete undersöker vi flera neurala nätverk arkitekturer för finkornig enhet typ klassificering. Särskilt, vi överväger förlängningar till en nyligen föreslagna uppmärksam neural arkitektur och göra tre viktiga bidrag. Tidigare arbete på uppmärksamma neurala arkitekturer inte överväga handgjorda funktioner, vi kombinerar lärda och handgjorda funktioner och observera att de kompletterar varandra. Dessutom fastställer vi genom kvantitativ analys att uppmärksamhetsmekanismen är kapabel att lära sig att delta över syntaktiska huvuden och frasen som innehåller omnämnandet, där båda är kända starka handgjorda funktioner för vår uppgift. Vi möjliggör parameterdelning genom en hierarkisk etikettkodningsmetod, som i lågdimensionella projektioner visar tydliga kluster för varje typhierarki. Slutligen, trots att samma utvärderingsdata används, jämför litteraturen ofta modeller som utbildats med hjälp av olika data. Vi konstaterar att valet av träningsdata har en drastisk inverkan på prestanda, med minskningar med så mycket som 9,85% lös mikro F1-poäng för en tidigare föreslagen metod. Trots detta uppnår vår bästa modell toppmoderna resultat med 75,36% lös mikro F1-poäng på den väletablerade FIGER (GOLD) datauppsättningen. * Detta arbete utfördes under ett forskningsbesök på University College London. en matchserie mot Nya Zeeland hålls på måndag Output Word Embeddings LSTM Layers A9en:ons Context Representa:on Men:on Representa:on /organiza)on, /organiza)on/sports_team
I REF föreslås en hierarkisk kodningsmetod för att dela parametrar mellan olika typer i samma hierarki.
Neural Architectures for Fine-grained Entity Type Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}