Relationsklassificering är en viktig ingrediens i ett stort antal system för informationsutvinning som försöker bryta strukturerade fakta från text. Vi föreslår en ny konvolutionell neurala nätverk arkitektur för denna uppgift, beroende på två nivåer av uppmärksamhet för att bättre urskilja mönster i heterogena sammanhang. Denna arkitektur möjliggör end-to-end-inlärning från uppgiftsspecifika märkta data, för att tillgodose behovet av extern kunskap såsom explicita beroendestrukturer. Experiment visar att vår modell överträffar tidigare toppmoderna metoder, inklusive dem som förlitar sig på mycket rikare former av förkunskaper.
I REF föreslås en konvolutionell neural nätverksstruktur med två nivåer av uppmärksamhet för att fånga mönster i heterogena sammanhang för att klassificera relationer.
Relation Classification via Multi-Level Attention CNNs
{'venue': 'Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)', 'journal': 'Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}