双向lstm_基于序列LSTM和树型LSTM的实体关系抽取

最新推荐文章于 2023-10-06 11:22:20 发布
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文章标签： 双向lstm
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该论文提出了结合序列LSTM和树型LSTM的实体关系抽取方法，先通过双向LSTM进行实体识别，再用树型LSTM处理识别出的实体进行关系分类。LSTM间共享编码层参数，通过依存关系构造最短依赖路径树，最终通过两层神经网络预测关系。实验中还提到词向量融合多种特征，并对实体识别的标注方法和关系预测过程进行了讨论。

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End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures

概述

本篇论文应该是最早提出基于神经网络的联合学习(实体识别、实体关系抽取两个子任务联合学习)的方法。

主要的思想是序列LSTM和树型LSTM的叠加，主要的过程是，首先通过序列LSTM识别出相应

的实体，然后树型LSTM根据识别出来的实体结果，进行实体关系分类。两个LSTM之间共享

编码层参数，具体的可以看下面的总体结构图。下面详细讲一下框架的细节。

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词嵌入层

词的向量表示融合了多种特征，包括词本身以及词性(part-of-speech)。

文章最后实验提到了用word2vec的结果初始化词向量。

序列LSTM

文章中用的序列双向LSTM是Graves在2013年提出的变体。在我上一篇写的文章Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classifica

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