Detta papper undersöker två olika neurala arkitekturer för uppgiften att relation klassificering: konvolutionella neurala nätverk och återkommande neurala nätverk. För båda modellerna visar vi effekten av olika arkitektoniska val. Vi presenterar en ny kontextrepresentation för konvolutionella neurala nätverk för relationsklassificering (utvidgad mittkontext). Dessutom föreslår vi connectist tvåriktade återkommande neurala nätverk och införa ranking förlust för deras optimering. Slutligen visar vi att en kombination av konvolutionella och återkommande neurala nätverk med hjälp av ett enkelt röstningssystem är tillräckligt korrekt för att förbättra resultaten. Våra neurala modeller uppnår toppmoderna resultat på SemEval 2010 relation klassificering uppgift.
Vu m.fl. I Ref föreslogs en utvidgad mittkontext för CNN och kombinerade den med dubbelriktade RNN med hjälp av ett enkelt omröstningssystem.
Combining Recurrent and Convolutional Neural Networks for Relation Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}