Att avslöja överlappade flera relationer från en mening fortsätter att vara utmanande. De flesta aktuella verk i termer av neurala modeller obekvämt förutsatt att varje mening är uttryckligen kartlagd till en relation etikett, kan inte hantera flera relationer på ett korrekt sätt eftersom de överlappande funktioner i relationerna antingen ignoreras eller mycket svårt att identifiera. För att ta itu med den nya frågan föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för multimärkt relationsextraktion med kapselnät som fungerar betydligt bättre än dagens konvolutionella eller återkommande nät när det gäller att identifiera de mycket överlappande förbindelserna inom en enskild mening. För att bättre samla funktionerna och exakt extrahera relationerna, vi vidare utforma uppmärksamhetsbaserade routing algoritm och glid-marginal förlust funktion, och bädda in dem i vår kapsel nätverk. De experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet verkligen kan utvinna de mycket överlappande egenskaperna och uppnå betydande prestandaförbättringar för relationsextraktion jämfört med de senaste verken.
Närmare till vårt arbete, och REF anta kapselnätverk för relationsextraktion.
Multi-labeled Relation Extraction with Attentive Capsule Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}