Förhållande klassificering är en viktig semantisk bearbetning uppgift inom området för naturligt språk bearbetning (NLP). De toppmoderna systemen förlitar sig fortfarande på lexiska resurser som WordNet eller NLP-system som beroendetolk och namngivna enhetskännare (NER) för att få högnivåfunktioner. En annan utmaning är att viktig information kan dyka upp i vilken position som helst i meningen. För att ta itu med dessa problem föreslår vi uppmärksamhetsbaserad dubbelriktad långfristig minnesnätverk (Att-BLSTM) för att fånga den viktigaste semantiska informationen i en mening. De experimentella resultaten av klassifikationsuppgiften SemEval-2010 visar att vår metod överträffar de flesta av de befintliga metoderna, med endast ordvektorer.
Zhou m.fl. föreslog ett uppmärksamhetsbaserat dubbelriktat LSTM-nätverk för att fånga den viktigaste semantiska informationen i en mening för relationsklassificering REF.
Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}