Syntaktiska drag spelar en viktig roll när det gäller att identifiera förhållandet i en mening. Tidigare neurala nätverk modeller lider ofta av irrelevant information som införs när försökspersoner och objekt är på långt avstånd. I detta dokument föreslår vi att lära sig mer robust relation representationer från den kortaste beroende vägen genom en konvolution neurala nätverk. Vi föreslår vidare en enkel negativ provtagningsstrategi för att förbättra tilldelningen av ämnen och föremål. Experimentella resultat visar att vår metod överträffar de senaste metoderna på datauppsättningen SemEval-2010 Task 8.
REF inför en enkel negativ provtagningsstrategi för att förbättra tilldelningen av ämnen och föremål på ett neuralt nätverk för konvolution.
Semantic Relation Classification via Convolutional Neural Networks with Simple Negative Sampling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}