Numera spelar neurala nätverk en viktig roll i uppgiften att relationsklassificering. I detta dokument föreslår vi en ny uppmärksamhetsbaserad konvolutionell neural nätverksstruktur för denna uppgift. Vår modell utnyttjar ordet inbäddning, del-av-tal tag inbäddning och position inbäddning information. Uppmärksamhetsmekanismen på ordnivå kan bättre avgöra vilka delar av domen som är mest inflytelserika med avseende på de två enheterna av intresse. Denna arkitektur gör det möjligt att lära sig några viktiga funktioner från uppgiftsspecifika märkta data, vilket innebär att man avstår från behovet av extern kunskap som explicita beroendestrukturer. Experiment på SemEval-2010 Task 8 Benchmark dataset visar att vår modell uppnår bättre prestanda än flera toppmoderna neurala nätverksmodeller och kan uppnå en konkurrenskraftig prestanda bara med minimal funktionsteknik.
Shen och Huang föreslog uppmärksamhetsbaserad CNN med hjälp av ordnivå uppmärksamhetsmekanism som bättre kan avgöra vilka delar av meningen är mer inflytelserika REF.
Attention-Based Convolutional Neural Network for Semantic Relation Extraction
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}