基于注意力机制的混合神经网络关系分类方法

摘要：

关系分类是自然语言处理领域的一项重要语义处理任务.传统的关系分类方法通过人工设计各类特征以及各类核函数来对句子内部2个实体之间的关系进行判断.近年来,关系分类方法的主要工作集中于通过各类神经网络获取句子的语义特征表示来进行分类,以减少手动构造各类特征.在句子中,不同关键词对关系分类任务的贡献程度是不同的,然而重要的词义有可能出现在句子中的任意位置.为此,提出了一种基于注意力的混合神经网络关系分类模型来捕获重要的语义信息,用来进行关系分类,该方法是一种端到端的方法.实验结果表明了该方法的有效性.

关键词：关系分类、卷积神经网络、长短时记忆网络、注意力机制

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：64-70