I denna uppsats presenterar vi en rekursiv neurala nätverk (RNN) modell som fungerar på ett syntaktiskt träd. Vår modell skiljer sig från tidigare RNN-modeller genom att modellen möjliggör en explicit viktning av viktiga fraser för måluppgiften. Vi föreslår också genomsnittliga parametrar för utbildning. Våra experimentella resultat på semantisk relationsklassificering visar att både fraskategorier och uppgiftsspecifik viktning avsevärt förbättrar modellens förutsägelsenoggrannhet. Vi visar också att genomsnittet av modellparametrarna är effektivt när det gäller att stabilisera lärandet och förbättra generaliseringskapaciteten. Den föreslagna modellen är konkurrenskraftig med de senaste RNN-baserade modellerna.
REF använder också en RNN för relationsklassificering; deras metod möjliggör en uttrycklig viktning av viktiga fraser för måluppgiften.
Simple Customization of Recursive Neural Networks for Semantic Relation Classification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}