Vi presenterar en ny end-to-end neural modell för att extrahera enheter och relationer mellan dem. Vår återkommande neurala nätverk baserad modell fångar både ordsekvens och beroende träd substruktur information genom att stapla dubbelriktade trädstrukturerade LSTM-RNNs på dubbelriktade sekventiella LSTM-RNNs. Detta gör det möjligt för vår modell att gemensamt representera både enheter och relationer med delade parametrar i en enda modell. Vi uppmuntrar vidare upptäckt av enheter under utbildning och användning av enhetsinformation i samband med utvinning via förutbildning och planerad provtagning. Vår modell förbättrar över den senaste funktionen-baserade modellen på end-toend relation extraktion, uppnå 12,1% och 5,7% relativ felminskning i F1-score på ACE2005 respektive ACE2004. Vi visar också att vår LSTM-RNN-baserade modell med fördel kan jämföras med den toppmoderna CNN-baserade modellen (i F1-poäng) för nominell relationsklassificering (SemEval-2010 Task 8). Slutligen presenterar vi en omfattande ablationsanalys av flera modellkomponenter.
Miwa och Bansal REF föreslog en end-to-end LSTM-baserad sekvens och trädstrukturerad modell som delar parametrar för enhetsextraktion och relationsklassificering.
End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}