En kapsel är en grupp neuroner, vars aktivitetsvektorn representerar instantieringsparametrarna för en viss typ av enhet. I detta dokument utforskar vi de kapselnätverk som används för relationsextraktion i en multi-instance multi-label inlärningsram och föreslår en ny neural strategi baserad på kapselnätverk med uppmärksamhetsmekanismer. Vi utvärderar vår metod med olika riktmärken, och det visas att vår metod förbättrar precisionen i de förutsagda relationerna. Särskilt visar vi att kapsel nätverk förbättra flera enheter par relation extraktion 1.
Zhang m.fl. REF utforskade kapselnätverket med uppmärksamhetsmekanism för relationsextraktion i ett flermärkt läranderamverk, och prestandan förbättras.
Attention-Based Capsule Networks with Dynamic Routing for Relation Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}