Neurala nätverk har visat lovande resultat för relationsextraktion. De moderna modellerna kastar uppgiften som ett problem i slutänden, löst stegvis med hjälp av en lokal klassificering. Ändå har tidigare arbete med statistiska modeller visat att global optimering kan uppnå bättre prestanda jämfört med lokal klassificering. Vi bygger en globalt optimerad neural modell för end-to-end relation extraktion, föreslår nya LSTM-funktioner för att bättre lära kontext representationer. Dessutom presenterar vi en ny metod för att integrera syntaktisk information för att underlätta globalt lärande, men kräver ändå lite bakgrund om syntaktik grammatik och därmed är lätt att förlänga. Experimentella resultat visar att vår föreslagna modell är mycket effektiv och uppnår de bästa resultaten på två standardriktmärken.
Författarna till REF föreslog en globalt optimerad neural modell, och de uppnådde bästa förhållande extraktion prestanda för befintliga state-of-the-art metoder på två standardriktmärken.
End-to-End Neural Relation Extraction with Global Optimization
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}