Providing Definitive Learning Direction for Relation Classification System
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Deep neural network has adequately revealed its superiority of solving various tasks in Natural Language Processing, especially for relation classification.
However, unlike traditional feature-engineering methods that targetedly extract well-designed features for specific task, the diversity of input format for deep learning is limited; word sequence as input is the frequently used setting.
Therefore, the input of neural network, to some extent, lacks pertinence.
For relation classification task, it is not uncommon that, without specific entity pair, a sentence contains various relation types; therefore, entity pair indicates the distribution of the crucial information in input sentence for recognizing specific relation.
Aiming at this characteristic, in this paper, several strategies are proposed to integrate entity pair information into the application of deep learning in relation classification task, in a way to provide definitive learning direction for neural network.
Experimental results on the SemEval-2010 Task 8 dataset show that our method outperforms most of the state-of-the-art models, without external linguistic features.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qin, Pengda& Xu, Weiran& Guo, Jun. 2017. Providing Definitive Learning Direction for Relation Classification System. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173441
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qin, Pengda…[et al.]. Providing Definitive Learning Direction for Relation Classification System. Journal of Control Science and Engineering No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173441
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qin, Pengda& Xu, Weiran& Guo, Jun. Providing Definitive Learning Direction for Relation Classification System. Journal of Control Science and Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173441
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173441
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر