Djupt lärande har vunnit stor framgång i klassificeringen av relationen på straffnivå. Till exempel, konvolutionella neurala nätverk (CNN) har levererat state-of-theart prestanda utan mycket arbete på funktionsteknik som konventionella mönster-baserade metoder. En nyckelfråga som den befintliga forskningen inte har tagit upp på ett bra sätt är bristen på förmåga att lära sig tidsmässiga särdrag, särskilt beroendet av långa avstånd mellan nominella par. I detta dokument föreslår vi en ny ram baserad på återkommande neurala nätverk (RNN) för att ta itu med problemet, och presentera flera ändringar för att förbättra modellen, inklusive en max-pooling strategi och en dubbelriktad arkitektur. Vårt experiment på datasetet SemEval-2010 Task-8 visar att RNN-modellen kan leverera toppmoderna prestanda på relationsklassificeringen, och den är särskilt kapabel att lära sig långväga relationsmönster. Detta gör den lämplig för verkliga tillämpningar där komplicerade uttryck ofta är inblandade.
Zhang och Wang använde dubbelriktade recidiverande neurala nätverk (RNN) för att lära sig långsiktigt beroende mellan enheter par REF.
Relation Classification via Recurrent Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}