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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#深度学习 #自然语言处理 #人工智能

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。

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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