【读】关系抽取—(1)Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification

学习本无底,前进莫徬徨。

这是一篇Relation Classification相关的paper,出自于中科大自动化所 Zhou Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification。收录于ACL 2016。

目录

Abstract

1 Introduction

3 Model

3.1 Word Embeddings

3.2 Bidirectional Network

3.3 Attention

3.4 Classifying

3.5 Regularization

4 Experiments

4.1 Dataset and Experimental Setup

4.2 Experimental Results

5 Conclusion

NOTE


 待修改

本文主要做了三个方面的工作:

(1)基于注意力的双向长短期记忆网络(Att-BLSTM)来捕获句子中最重要的语义信息。

(2)使用词向量级别的attention机制的方法.

(3)句子级特征向量最终用于关系分类。

Abstract

关系分类是自然语言处理领域(NLP)的一项重要的语义处理任务。当前水平的系统仍然依赖于词汇资源,如WordNet或NLP系统,如依赖解析器和命名实体识别器(NER)来获得高级特性。另一个挑战是,重要的信息可以出现在句子的任何位置。为了解决这些问题,我们建议基于注意力的双向长短期记忆网络(Att-BLSTM)来捕获句子中最重要的语义信息。对SemEval-2010关系分类任务的实验结果表明,我们只用词向量级别的attention机制的方法,优于大多数现有的方法。

# 这里要写小评论,可是我不会改字体

1 Introduction

关系分类是在对许多NLP应用程序中寻找语义关系的任务,如信息提取(Wu and Weld, 2010),问题回答(Yao and Van Durme, 2014)。例如,下面的句子包含了一个关于名词的花和小教堂之间的实体-目的地关系的例子。

<e1>花</e1>被带入<e2>教堂</e2>。

<e1>,</e1>,<e2>,</e2>是四个位置指示器,指定了名词的开始和结束(Hendrickx等人,2009)。

传统的关系分类方法,从词汇资源中使用人工标注的特征,通常基于模式匹配,并取得了很高的性能(Bunescu and Mooney, 2005; Mintz et al., 2009; Rink and Harabagiu, 2010))。这些方法的一个缺点是,许多传统的NLP系统被用来提取高级特性,比如语音标签的一部分、最短的依赖路径和命名实体,从而导致计算成本的增加和额外的传播错误。另一个缺点是,人工标注特征是很耗时间的,而且由于不同的培训数据集的覆盖率很低,所以在泛化方面表现不佳。

最近,深度学习方法提供了一种有效的方法来减少人工标注特征的功能 (Socher et al., 2012; Zeng et al., 2014)。然而,这些方法仍然使用词汇资源,如WordNet(Miller,1995)或NLP系统,如依赖解析器和NER,以获得高级特性。

本文提出了一种新的神经网络-BLSTM关系分类。我们的模型利用双向长短期记忆网络(BLSTM)的神经注意机制来捕捉句子中最重要的语义信息。该模型不使用来自词汇资源或NLP系统的任何特性。

本文的贡献是利用BLSTM与注意力机制,它可以自动聚焦于对分类有决定性影响的词语,在不使用额外知识和NLP系统的情况下,捕捉句子中最重要的语义信息。我们在SemEval-2010任务8数据集上进行实验,并获得84.0%的f1-分数,比现有的文献中大多数方法都要高。

本文的其余部分按如下方式构造。在第2部分中,我们回顾了有关关系分类的相关工作。第3部分详细介绍了我们的Att-BLSTM模型。在第4部分中,我们描述了实验评估的设置和实验结果。最后,我们在第5部分有了结论。

# 这里要写小评论,可是我不会改字体

多年来,提出了有关关系分类的各种方法。它们中的大多数都基于模式匹配,并应用额外的NL

### 如何复现 Attention-Based Bidirectional LSTM Networks for Relation Classification #### 准备工作 为了成功复现基于注意力机制的双向长短期记忆网络(Att-BLSTM)用于关系分类的任务,需准备必要的环境和数据集。确保安装了Python以及常用的机器学习库如TensorFlow或PyTorch等框架。 #### 数据预处理 首先加载并清理训练所需的数据集。这通常涉及去除无关字符、分词、转换大小写等工作。对于每个样本中的词语,利用预先训练好的词向量模型将其转化为固定长度的向量表示形式[^3]。 ```python import numpy as np from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences def preprocess_data(texts, labels=None): tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NB_WORDS) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH) if labels is not None: label_encoder = LabelEncoder() encoded_labels = label_encoder.fit_transform(labels) return data, encoded_labels, word_index else: return data, word_index ``` #### 构建模型架构 构建包含五个主要组件的神经网络结构:输入层、嵌入层、双向LSTM层、注意层层及输出层。这里采用Keras API来定义这一复杂的深度学习模型[^4]。 ```python from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense, Dropout, concatenate, Attention embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=EMBEDDING_DIM, weights=[embedding_matrix], input_length=max_len, trainable=False) sequence_input = Input(shape=(max_len,), dtype='int32') embedded_sequences = embedding_layer(sequence_input) l_lstm = Bidirectional(LSTM(units=LSTM_UNITS, return_sequences=True))(embedded_sequences) attention_output = Attention()([l_lstm, l_lstm]) dense_1 = Dense(DENSE_UNITS, activation="relu")(attention_output) dropout_1 = Dropout(rate=DROPOUT_RATE)(dense_1) output = Dense(len(label_names), activation='softmax')(dropout_1) model = Model(inputs=sequence_input, outputs=output) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) ``` #### 模型训练与评估 完成上述准备工作之后就可以开始训练过程,在此期间可以设置早停策略防止过拟合现象发生;同时保存最佳性能参数以便后续测试阶段调用。最后通过验证集上的表现衡量整个系统的有效性[^2]。 ```python history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_split=0.1, callbacks=[ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=PATIENCE), ModelCheckpoint(filepath=model_path, save_best_only=True)] ) ```
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