Published January 1, 2018
| Version v1
Publication
Open
Structure Regularized Neural Network for Entity Relation Classification for Chinese Literature Text
Creators
- 1. Peking University
- 2. Beijing Institute of Big Data Research
- 3. King University
Description
Relation classification is an important semantic processing task in the field of natural language processing.In this paper, we propose the task of relation classification for Chinese literature text.A new dataset of Chinese literature text is constructed to facilitate the study in this task.We present a novel model, named Structure Regularized Bidirectional Recurrent Convolutional Neural Network (SR-BRCNN), to identify the relation between entities.The proposed model learns relation representations along the shortest dependency path (SDP) extracted from the structure regularized dependency tree, which has the benefits of reducing the complexity of the whole model.Experimental results show that the proposed method significantly improves the F 1 score by 10.3, and outperforms the state-of-the-art approaches on Chinese literature text 1 .
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تصنيف العلاقة هو مهمة معالجة دلالية مهمة في مجال معالجة اللغة الطبيعية. في هذه الورقة، نقترح مهمة تصنيف العلاقة لنص الأدب الصيني. تم إنشاء مجموعة بيانات جديدة لنص الأدب الصيني لتسهيل الدراسة في هذه المهمة. نقدم نموذجًا جديدًا، يسمى البنية المنتظمة للشبكة العصبية الالتفافية المتكررة ثنائية الاتجاه (SR - BRCNN)، لتحديد العلاقة بين الكيانات. يتعلم النموذج المقترح تمثيلات العلاقة على طول أقصر مسار تبعية (SDP) مستخرج من شجرة التبعية المنتظمة للهيكل، والتي لها فوائد تقليل تعقيد النموذج بأكمله. تظهر النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة تحسن بشكل كبير درجة F 1 بمقدار 10.3، وتتفوق على أحدث الأساليب في نص الأدب الصيني 1 .Translated Description (French)
La classification des relations est une tâche de traitement sémantique importante dans le domaine du traitement du langage naturel. Dans cet article, nous proposons la tâche de classification des relations pour le texte de la littérature chinoise. Un nouvel ensemble de données du texte de la littérature chinoise est construit pour faciliter l'étude de cette tâche. Nous présentons un nouveau modèle, appelé Structure Regularized Bidirectional Recurrent Convolutional Neural Network (SR-BRCNN), pour identifier la relation entre les entités. Le modèle proposé apprend les représentations des relations le long du chemin de dépendance le plus court (SDP) extrait de l'arbre de dépendance régularisé de la structure, ce qui a l'avantage de réduire la complexité de l'ensemble du modèle. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée améliore considérablement le score F 1 de 10,3 et surpasse les approches de pointe sur le texte de la littérature chinoise 1 .Translated Description (Spanish)
La clasificación de relaciones es una importante tarea de procesamiento semántico en el campo del procesamiento del lenguaje natural. En este documento, proponemos la tarea de clasificación de relaciones para el texto de literatura china. Se construye un nuevo conjunto de datos del texto de literatura china para facilitar el estudio en esta tarea. Presentamos un modelo novedoso, denominado Red neuronal convolucional recurrente bidireccional regularizada por estructura (SR-BRCNN), para identificar la relación entre entidades. El modelo propuesto aprende representaciones de relaciones a lo largo de la ruta de dependencia más corta (SDP) extraída del árbol de dependencia regularizado por estructura, que tiene los beneficios de reducir la complejidad de todo el modelo. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto mejora significativamente la puntuación F 1 en 10.3 y supera los enfoques de vanguardia en el texto de literatura china 1 .Files
N18-2059.pdf.pdf
Files
(226 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:5360980bad11bf9723da89687501effc
|
226 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- بنية الشبكة العصبية المنظمة لتصنيف علاقة الكيان لنص الأدب الصيني
- Translated title (French)
- Structure Regularized Neural Network for Entity Relation Classification for Chinese Literature Texte
- Translated title (Spanish)
- Estructura Red Neuronal Regularizada para Clasificación de Relación de Entidades para Texto de Literatura China
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2962805316
- DOI
- 10.18653/v1/n18-2059
References
- https://openalex.org/W2064675550
- https://openalex.org/W2119035792
- https://openalex.org/W2138627627
- https://openalex.org/W2153579005
- https://openalex.org/W2155454737
- https://openalex.org/W2250521169
- https://openalex.org/W2293023260
- https://openalex.org/W2511964075
- https://openalex.org/W2513378248
- https://openalex.org/W2759996146
- https://openalex.org/W2767627452
- https://openalex.org/W2768172751
- https://openalex.org/W2769825951
- https://openalex.org/W2962932173
- https://openalex.org/W2963171262
- https://openalex.org/W2964217331
- https://openalex.org/W3098508664
- https://openalex.org/W324342126
- https://openalex.org/W6908809
- https://openalex.org/W71795751