Relation Extraction: Perspective from Convolutional Neural Networks（2015）论文阅读笔记

最新推荐文章于 2023-05-15 18:34:29 发布
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分类专栏： 论文阅读笔记 文章标签： 深度学习 自然语言处理 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zyk9916/article/details/117110251
这篇博客探讨了在关系抽取（RE）任务中使用卷积神经网络（CNN）的首次尝试，针对RE任务中不平衡数据集的挑战。文章介绍了word representation、卷积、池化、正则化和分类等步骤，以及模型的超参数设置和实验结果。实验表明，多窗口CNN和结合word2vec的nonstatic.word2vec模型表现最优。此外，分析了不平衡数据集对模型性能的影响，揭示了RE任务相对于关系分类任务的复杂性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、背景：

相较于关系分类(Relation Classification，RC），关系抽取（Relation Extraction，RE）任务往往伴随着一个极不平衡的数据集，其中非关系的实例数远远超过其它实例数，这使得RE任务比RC任务更具挑战性，但也更加实用。

CNN已经在关系分类任务中取得了很大成果。但是目前为止，还没有工作将CNN运用到RE任务中去，本文是填补这一空白的第一次尝试，为今后在这一领域的研究提供了baseline。

二、模型：
在这里插入图片描述

1.Word Representation

首先，由于CNN只能处理定长输入，故使用trimming/padding策略，使每个句子长度一致。

word embedding：

对于每个单词xi，将其通过word embedding矩阵W映射为向量ei，维度为me。

矩阵W使用随机初始化或预训练初始化。

position embedding：

对于每个单词xi，其到两个实体xi1，xi2的相对距离为i-i1，i-i2，将两个距离通过position embedding矩阵D映射为两个向量di1和di2。

由于相对距离的区间为[-n

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【论文泛读29】关系抽取：卷积神经网络的视角
scu-liu的博客
03-21 471
贴一下汇总贴：论文阅读记录 论文链接：《Relation Extraction：Perspective from Convolutional Neural Networks》 一、摘要 到目前为止，关系抽取系统已经广泛使用了由语言分析模块生成的特征。这些特征中的错误导致关系检测和分类的错误。在这项工作中，我们通过引入用于关系提取的卷积神经网络，从句子中自动学习特征，并最小化对外部工具包和资源的依赖，从而摆脱了这些具有复杂特征工程的传统方法。我们的模型利用过滤器的多窗口大小和预先训练的单词嵌入作为非静态架构上
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