Finkornig företagstypklassificering (FETC) är uppgiften att klassificera ett företag som nämner en bred uppsättning typer. Distant övervakning paradigm används i stor utsträckning för att generera utbildningsdata för denna uppgift. Genererade utbildningsdata ger dock samma uppsättning etiketter till varje omnämnande av ett företag utan att ta hänsyn till dess lokala sammanhang. Befintliga FETC-system har två stora nackdelar: förutsatt att träningsdata är bullerfria och att handgjorda funktioner används. Vårt arbete övervinner båda nackdelarna. Vi föreslår en neural nätverksmodell som gemensamt lär enhet nämner och deras sammanhang representation för att eliminera användningen av handgjorda funktioner. Vår modell behandlar träningsdata som bullriga och använder icke-parametrisk variant av gångjärnsförlustfunktion. Experiment visar att den föreslagna modellen överträffar tidigare toppmoderna metoder på två allmänt tillgängliga datauppsättningar, nämligen FIGER(GOLD) och BBN med en genomsnittlig relativ förbättring på 2,69% i mikro-F1-poäng. Kunskap som vi lärt oss av vår modell på en datauppsättning kan överföras till andra datauppsättningar samtidigt som vi använder samma modell eller andra FETC-system. Dessa metoder för kunskapsöverföring förbättrar ytterligare respektive modellers prestanda.
Senast, efter idén från AFET, Ref föreslog en enkel neural nätverksmodell som innehåller bullriga etikett information med hjälp av en variant av icke-parametrisk gångjärn förlust funktion och få stor prestanda förbättring på FIGER (GOLD).
Fine-Grained Entity Type Classification by Jointly Learning Representations and Label Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}