【摘 要】
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=关系分类是通过信息抽取实现文本数据结构化的重要一环。基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的关系分类方法,在本身仅包含一个卷积层、池化层和softmax层的
【机 构】
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国防科学技术大学信息系统与管理学院,地球空间信息技术协同创新中心
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=关系分类是通过信息抽取实现文本数据结构化的重要一环。基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的关系分类方法,在本身仅包含一个卷积层、池化层和softmax层的情况下,就能取得和其他复杂结构网络相当的效果。但在处理大间距实体的样本时,CNN难以提取有效特征甚至提取出从句中的错误特征,导致分类精度下降。此外,现有方法在输入同一样本的正向实例和反向实例时,会出现结果不一致的情况。针对这两个问题,提出了一种利用最短依赖路径的CNN句子编码器,对句子中与实体联系密切的词语进
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