Semantisk relationsklassificering är fortfarande en utmaning i behandlingen av naturligt språk. I detta dokument introducerar vi ett hierarkiskt återkommande neuralt nätverk som kan extrahera information från råa meningar för relationsklassificering. Vår modell har flera utmärkande drag: (1) Varje mening är uppdelad i tre sammanhangssekvenser enligt två kommenterade nominella, vilket gör att modellen kan koda varje sammanhangssekvens oberoende så att den selektivt fokuserar på den viktiga kontextinformationen; (2) Den hierarkiska modellen består av två återkommande neurala nätverk (RNNs): den första lär sig sammanhangsrepresentationer av de tre kontextsekvenserna respektive den andra beräknar semantisk sammansättning av dessa tre representationer och producerar en meningsrepresentation för relationsklassificeringen av de två nominella. (3) Uppmärksamhetsmekanismen antas i båda RNN för att uppmuntra modellen att koncentrera sig på viktig information när man lär sig meningsrepresentationerna. Experimentella resultat på datauppsättningen SemEval-2010 Task 8 visar att vår modell är jämförbar med den senaste tekniken utan att använda några handgjorda funktioner.
Xiao och Liu REF separerar varje mening i tre sammanhangssekvenser beroende på var två målenheter befinner sig och använder ett Hierarchical Recurrent Neural Network med två Uppmärksamhetsnätverk Bi-LSTM (Hier Attention Bi-LSTM) för att få ett bättre resultat.
Semantic Relation Classification via Hierarchical Recurrent Neural Network with Attention
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}