Hittills har relationsextraktionssystem i stor utsträckning använt sig av funktioner som genereras av språkliga analysmoduler. Fel i dessa funktioner leder till fel i relationsdetektering och klassificering. I detta arbete avviker vi från dessa traditionella tillvägagångssätt med komplicerad funktionsteknik genom att införa ett konvolutionellt neuralt nätverk för relationsextraktion som automatiskt lär sig funktioner från meningar och minimerar beroendet av externa verktyg och resurser. Vår modell tar fördelar av flera fönsterstorlekar för filter och förtränade ordinbäddningar som en initializer på en icke-statisk arkitektur för att förbättra prestandan. Vi betonar relationen utvinning problem med en obalanserad corpus. De experimentella resultaten visar att vårt system avsevärt överträffar inte bara de bästa baslinjesystemen för relationsextraktion utan också de toppmoderna systemen för relationsklassificering.
I ett annat verk, Nguyen et al. REF utbildar ett CNN ovanpå ett förskolat ord som inbäddar för relationsextraktion.
Relation Extraction: Perspective from Convolutional Neural Networks
{'venue': 'VS@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}