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.
Santos m.fl. hantera problemet genom att använda ett CNN som utförde RC genom att ranka REF.
Classifying Relations by Ranking with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}