Förhållande klassificering är en viktig semantisk bearbetning uppgift vars state-of-t hjärta system fortfarande förlitar sig på användningen av dyra handgjorda funktioner. I detta arbete tar vi itu med relationsklassificeringen med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk som utför klassificering enligt rankning (CR-CNN). Vi föreslår en ny parvis ranking förlustfunktion som gör det enkelt att minska effekterna av artificiella klasser. Vi utför experiment med hjälp av datasetet SemEval-2010 Task 8, som kodar uppgiften att klassificera förhållandet mellan två nominella som markeras i en mening. Med hjälp av CR-CNN överträffar vi den senaste tekniken för denna datauppsättning och uppnår en F1 på 84,1 utan att använda några dyra handgjorda funktioner. Dessutom visar våra experimentella resultat också att: (1) vårt tillvägagångssätt är mer effektivt än CNN följt av en softmax klassificerare; (2) utelämna representationen av den artificiella klassen Övrigt förbättrar både precision och återkallande; och (3) använda endast ord inbäddningar som indata är tillräckligt för att uppnå state- of-art resultat om vi bara beaktar texten mellan de två mål nominella.
En annan representativ CNN-baserad relationsklassificeringsmetod är CR-CNN REF, som hanterar relationsklassificeringsuppgiften med en CNN-modell som utför klassificering efter rankning.
Classifying Relations by Ranking with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}