[COLING2016]Attention-Based Convolutional Neural Network for Semantic Relation Extraction

最新推荐文章于 2022-10-27 19:41:35 发布
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分类专栏： PaperNotes 文章标签： CNN Attention Relation Extraction
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/appleml/article/details/79174690
博客围绕基于注意力的卷积神经网络（CNN）在语义关系提取方面展开。利用注意力机制和CNN技术，致力于实现更精准的语义关系提取，在信息技术领域的自然语言处理方面有重要应用。

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Attention-Based Convolutional Neural Network for Semantic Relation Extraction
youyouxlxlxxxl的博客
04-01 710
Attention-Based Convolutional Neural Network for Semantic Relation Extraction 摘要 提出了一种新的基于注意力的卷积神经网络结构来完成关系分类任务。模型充分利用了单词嵌入、词性标注嵌入和位置嵌入信息。词级注意机制能够更好地确定句子的哪个部分相对于两个标注的实体最有影响。这种体系结构能够从特定任务的标记数据中学习一些重要的特征，而不需要外部知识，例如显式的依赖结构。我们的模型比几个最先进的神经网络模型获得了更好的性能，并且可以通过最少
Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction(ACL19) 阅读笔记
L_x_4的博客
03-11 730
论文报告 Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction(ACL19) Motivation 关系抽取的目的是检测文本中实体之间的关系。他是自然语言处理中较为基础的任务，可以应用在生物医学知识发现、数据库检索等多种领域，同样也是智能问答、自然语言生成、阅读理解等领域的基础。 Related Work 现有的...
信息抽取论文笔记：1. Attention-Based Convolutional Neural Network for Semantic Relation Extraction
wmq104的博客
10-27 518
信息抽取论文笔记：1. Attention-Based Convolutional Neural Network for Semantic Relation Extraction。2016年的论文，模型结构较为简单，适合信息抽取入门学习。
【论文泛读31】基于注意力的语义关系抽取CNN
scu-liu的博客
03-23 916
贴一下汇总贴：论文阅读记录 论文链接：《Attention-Based Convolutional Neural Network for Semantic Relation Extraction》 一、摘要 目前，神经网络在关系分类中发挥着重要的作用。在本文中，我们提出了一种新的基于注意力的卷积神经网络结构来完成这一任务。我们的模型充分利用了单词嵌入、词性标注嵌入和位置嵌入信息。词级注意机制能够更好地确定句子的哪个部分相对于两个感兴趣的实体最有影响。这种体系结构能够从特定于任务的标记数据中学习一些重要的特性
论文解读Convolution neural network for relation extraction
Lucky
03-18 1389
创新点： 为了实现特征向量的自动学习，以往的研究通常采用嵌入的词表示作为CNN的输入层。但这种方法忽略了词语的语义，把它们单独看成是独特的词语。这篇论文使用一种独特的代码来表示具有相同语义的单词，称为同义词编码。 提出了一种新的基于同义词编码的CNN结构，用于关系提取。 神经网络归纳为3个主要构建块: •输入层 •卷积层 •经典的神经网络层 首先我们来说输入层： 构建同义词列表： ...
ABCNN Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs笔记
Zjhao666的博客
09-01 626
一、基本的BCNN 1、输入 两个（长度不一定相同的）句子 长度分别为s0,s1 s=max(s0,s1) 每一个word都用词向量表示了，词向量维度为d0,默认300 所以每个句子都是个d0*s的矩阵 2、卷积层 vi 句子中第i个word 卷积部分为vi-w+1到vi，即长度为w，如果在原始范围之外则用0填充。 使用卷积层权重，即利用卷积部分里的每一个word的词向量，0&...
BERT gated multi-window attention network for relation extraction 用于关系抽取的BERT门控多窗口注意力网络
Jeaksun的博客
08-31 1023
实体关系抽取旨在识别句子中实体对之间的语义关系，是问答系统、语义搜索等后续任务的重要技术支持。现有的关系抽取模型主要依靠神经网络来提取句子的语义信息，忽略了重要短语信息在关系抽取中的关键作用。针对这一问题，提出了一种基于BERT门多窗口注意力网络的关系抽取模型(BERT-GMAN)。该模型首先使用BERT提取句子的语义表示特征及其约束信息。其次，构建关键短语提取网络，获取多粒度短语信息，并采用基于元素的最大汇集算法进行关键短语特征提取。...
【推荐算法论文阅读】Hashtag Recommendation Using Attention-Based Convolutional Neural Network
qq_36643449的博客
01-04 985
一、背景 在微博上，用户用有限数量的字去记录生活或者表达感情。因此，微博被广泛用于舆情分析，预测等许多其他的应用。微博包含一种元数据标签形式（metadata tag, hashtag），hashtag是一串前缀为#的字符串。在微博内，Hashtags被当做关键字或者话题，有着广泛的应用，比如微博检索（microblog retrieval），查询展开（query expansion），情感分析（sentiment analysis）。 可是，只有很少的用户才会为微博打上hashtags，因此，自动推荐ha
NILM论文--Improving Non-Intrusive Load Disaggregation through an Attention-Based Deep Neural Network
浪荡子爱自由的博客
06-19 558
Energy disaggregation, known in the literature as Non-Intrusive Load Monitoring (NILM), is the task of inferring the power demand of the individual appliances given the aggregate power demand recorded by a single smart meter which monitors multiple applian
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
wang_CJ
10-21 863
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification Yoon Kim, New York University, 2014 ACL 摘要 我们在句子级分类任务中预训练的词向量训练出的CNN上做了一系列的实验。我们展示了一个简单的带有参数调优以及静态向量的CNN模型，在多个基准上都实现了优异的结果。 我们也提出了对结构的简单修改——允许...
Semantic expansion using word embedding clustering and convolutional neural network for improving short text classification
02-11
Semantic expansion using word embedding clustering and convolutional neural network for improving short text classification
CNN for NLP——Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
GerHard 的博客
06-14 1029
又要开始一段看论文的调研生活了。那我开始翻译整理论文了。 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》 这是一篇很经典的用卷积神经网络做文本分类的文章。 作者是纽约大学（New York University）的 Yoon Kim github是 https://github.com/yoonkim/CNN_sent...
知识图谱5-【继续看论文《Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances》】
qq_21460525的博客
07-11 1164
Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks作者： Yankai Lin, Shiqi Shen, Zhiyuan Liu, Huanbo Luan, Maosong Sun 发表时间： 2016-06 论文链接： http://aclweb.org/anthology/P/P16/P16-1200v2.pdf 要解决的问题
【论文阅读】 AMNN: Attention-Based Multimodal Neural Network Model for Hashtag Recommendation
qq_43146737的博客
11-15 3405
这里写自定义目录标题摘要引言相关的工作我们的模型 摘要 在真实的社交网络中，标签被广泛应用于理解单个微博的内容。然而，用户在发布微博时并不总是主动添加话题标签，因此需要投入大量精力进行自动的话题标签推荐。作为一种新趋势，用户不再仅仅发布文本，而是更愿意分享多模态数据，如图像。针对这种情况，我们提出了一种基于注意力的多模态神经网络模型(AMNN)来学习多模态微博的表示并推荐相关的标签。在本文中，我们将hashtag推荐任务转换为一个序列生成问题。然后，我们提出了一种混合神经网络方法来提取文本和图像的特征，并将
Hyperspectral Band Selection Using Attention-Based Convolutional Neural Networks
m0_48364127的博客
07-05 699
Hyperspectral Band Selection Using Attention-Based Convolutional Neural Networks 无监督的缺点： 1、 在特征空间中选择最优维数是一个难点 2、 波段相关性常常被忽视，导致数据冗余 3、 当与其他波段结合时可能具有信息性的波段被删除 4、 由于噪声波段与其他波段的相关性较低，因此常被标记为信息波段 立足点：采用异常检测 由于“重要波段”占少数，可以认为是“异常的”。在原始HSI所有波段中只有波段的一个(非常)小的子集传达重要的信
ATT-CNN（attention based CNN）
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Tian的博客
10-25 1万+
ATT-CNN文本分类，论文解读（Attention-based Convolutional Neural Networks for Sentence Classification）Attention-based CNN1. Basic CNN2. ATT-CNN 作者：sigma_Tian 来源：优快云 原文：https://blog.youkuaiyun.com/tcx1992/article/det...
[COLING2016]Semantic Relation Classification via Hierarchical Recurrent Neural Network with Attentio
Deep Learning and NLP Farm
03-02 1054
实体对将句子分为５个部分即左部分，实体１，中间部分，实体２，右部分，其中左部分，中间部分和右部分三个序列中每一部分都有一系列词组成，分别对其进行bilstm＋attention生成r11_1, r22_2和r33_3, 按照Figure1所示，假设entity1 的indice是j, entity2的indice是K,　那么有r11_1, xjj_j, r22_2, xkk_k和r33_3组成...
【论文泛读36】带注意的RNN语义关系分类
scu-liu的博客
03-28 304
贴一下汇总贴：论文阅读记录 论文链接：《Semantic Relation Classification via Hierarchical Recurrent Neural Network with Attention》 一、摘要 语义关系分类仍然是自然语言处理中的一个挑战。在这篇文章中，我们介绍了一个层次递归神经网络，它能够从原始句子中提取信息，用于关系分类。我们的模型有几个显著的特点：(1)每个句子根据两个注释名词被分成三个上下文子序列，这允许模型独立地编码每个上下文子序列，以便选择性地聚焦于重要的上下
ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs（阅读理解）
u014029197的博客
06-08 3922
首先这张图片是本文的基础模型，后续的工作以此展开。BCNN是一个没有添加Attention的模型输入层输入句子进行padding后转化成词向量卷积层一个窗口最后只生成一个卷积值，然后再句子长度上进行滑动，得到一个长度为sent_len+ws-1的向量（wide conv）pooling层 论文中提到了两种pooling层，一种是最后一个pooling层–all-ap，还有一种是中间卷积层所用的po...
Convolutional Neural Network-based Place Recognition
xiaofei0801的博客
06-05 1104
1 Introduction        自20世纪90年代初推出以来，卷积神经网络（CNN）已经被用于诸如手写字体识别和人脸检测等各种任务中，并取得出色的表现。最近，监督的深度卷积神经网络已经显示出在更具挑战性的分类任务上提供高水​​平的性[Krizhevsky，et al 2012]。这些令人印象深刻的结果背后的关键支撑因素是他们使用大量标签数据学习数千万个参数的能力。一旦以这种方式进行了
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