Vi presenterar ett nytt uppmärksamhetsbaserat återkommande neurala nätverk för gemensam utvinning av entitet nämner och relationer. Vi visar att uppmärksamhet tillsammans med långtidsminne (LSTM) nätverk kan extrahera semantiska relationer mellan enheter nämner utan att ha tillgång till beroende träd. Experiment på automatisk innehållsextraktion (ACE) corpora visar att vår modell betydligt överträffar funktionsbaserad gemensam modell av Li och Ji (2014). Vi jämför också vår modell med en end-toend trädbaserad LSTM-modell (SPTree) av Miwa och Bansal (2016) och visar att vår modell presterar inom 1 % på enhetsnamn och 2 % på relationer. Vår finkorniga analys visar också att vår modell presterar betydligt bättre på AGENT-ARTIFACT relationer, medan SPTree presterar bättre på FYSISKA och DEL-WHOLE relationer.
Ref föreslår en uppmärksamhetsbaserad gemensam neural modell utan tillgång till beroende träd.
Going out on a limb: Joint Extraction of Entity Mentions and Relations without Dependency Trees
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}