Hittills har relationsextraktionssystem i stor utsträckning använt sig av funktioner som genereras av språkliga analysmoduler. Fel i dessa funktioner leder till fel i relationsdetektering och klassificering. I detta arbete avviker vi från dessa traditionella tillvägagångssätt med komplicerad funktionsteknik genom att införa ett konvolutionellt neuralt nätverk för relationsextraktion som automatiskt lär sig funktioner från meningar och minimerar beroendet av externa verktyg och resurser. Vår modell tar fördelar av flera fönsterstorlekar för filter och förtränade ordinbäddningar som en initializer på en icke-statisk arkitektur för att förbättra prestandan. Vi betonar relationen utvinning problem med en obalanserad corpus. De experimentella resultaten visar att vårt system avsevärt överträffar inte bara de bästa baslinjesystemen för relationsextraktion utan också de toppmoderna systemen för relationsklassificering.
Till exempel Nguyen et al. REF använde ett CNN med förträngda ordinslag som överträffade tidigare toppmoderna system för relationsklassificering.
Relation Extraction: Perspective from Convolutional Neural Networks
{'venue': 'VS@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}