Förhållande Klassificering syftar till att klassificera det semantiska förhållandet mellan två markerade enheter i en viss mening. Den spelar en viktig roll i en mängd olika tillämpningar för behandling av naturligt språk. De flesta befintliga metoder fokuserar på att utnyttja enspråkiga data, t.ex. på engelska, på grund av bristen på kommenterade data på andra språk. I detta dokument kommer vi fram till en funktionsanpassningsmetod för flerspråkig relationsklassificering, som använder ett generativt adversarialt nätverk (GAN) för att överföra funktionsrepresentationer från ett språk med rika kommenterade data till ett annat språk med knappa kommenterade data. En sådan funktionsanpassningsmetod möjliggör funktionsimitation via konkurrensen mellan ett relationsklassificeringsnätverk och en rivaliserande discriminator. Experimentella resultat om ACE 2005 flerspråkiga utbildning corpus, behandla engelska som källspråk och kinesiska målet, visar effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt, vilket ger en förbättring på 5,7% jämfört med den senaste tekniken.
I REF föreslås en adversariell funktionsanpassningsmetod för språklig relationsklassificering, som använder ett maskinöversättningssystem för att översätta källspråksmeningar till målspråksmeningar.
Adversarial Feature Adaptation for Cross-lingual Relation Classification
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}