Kompositionella inbäddade modeller bygger en representation (eller inbäddning) för en språklig struktur baserad på dess komponentord inbäddningar. Vi föreslår en Feature-rich Compositional Embedding Model (FCM) för relationsextraktion som är uttrycksfull, generaliserar till nya domäner, och är lätt att genomföra. Den viktigaste idén är att kombinera båda (olexikaliserade) handgjorda funktioner med lärda ord inbäddningar. Modellen kan direkt ta itu med de svårigheter som traditionella modeller av sammansättningar möter, t.ex. hantering av godtyckliga typer av meningsanteckningar och användning av global information för komposition. Vi testar den föreslagna modellen på två relation utvinning uppgifter, och visar att vår modell överträffar både tidigare kompositionsmodeller och traditionella funktion rika modeller på ACE 2005 relation extraktion uppgift, och SemEval 2010 relation klassificering uppgift. Kombinationen av vår modell och en loglinjär klassificeringsapparat med handgjorda funktioner ger toppmoderna resultat.
REF föreslår Feature-rich Compositional Embedding Model (FCM) som kan kombinera binära funktioner (t.ex. positionsindikatorer) med ordinbäddningar via yttre produkter.
Improved Relation Extraction with Feature-rich Compositional Embedding Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}