![](/images/graphics-bg.png)
A Semieager Classifier for Open Relation Extraction
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A variety of open relation extraction systems have been developed in the last decade.
And deep learning, especially with attention model, has gained much success in the task of relation classification.
Nevertheless, there is, yet, no research reported on classifying open relation tuples to our knowledge.
In this paper, we propose a novel semieager learning algorithm (SemiE) to tackle the problem of open relation classification.
Different from the eager learning approaches (e.g., ANNs) and the lazy learning approaches (e.g., kNN), the SemiE offers the benefits of both categories of learning scheme, with its significantly lower computational cost (O(n)).
This algorithm can also be employed in other classification tasks.
Additionally, this paper presents an adapted attention model to transform relation phrases into vectors by using word embedding.
The experimental results on two benchmark datasets show that our method outperforms the state-of-the-art methods in the task of open relation classification.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Peiqian& Wang, Xiaojie. 2018. A Semieager Classifier for Open Relation Extraction. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1207740
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Peiqian& Wang, Xiaojie. A Semieager Classifier for Open Relation Extraction. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1207740
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Peiqian& Wang, Xiaojie. A Semieager Classifier for Open Relation Extraction. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1207740
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1207740
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)