一种用于复合实体间上下位关系检测的基于注意力的 Bi-GRU-CapsNet 模型
计算与语言
2018-11-28 v3
摘要
命名实体通常是可组合与可扩展的。典型例子是医学领域的症状和疾病名称。为了将这些实体与一般实体区分开来，我们将其命名为\textit{复合实体}。在本文中，我们提出了一种基于注意力的 Bi-GRU-CapsNet 模型，用于检测复合实体之间的上下位关系。我们的模型由几个重要组件构成。为了避免未登录词问题，复合实体中的英文单词或中文字符被输入到双向门控循环单元中。设计了注意力机制以关注两个复合实体之间的差异。由于复合实体之间的上下位关系存在不同情况，最终采用胶囊网络来判定上下位关系是否存在。实验结果表明
引用
@article{arxiv.1805.04827,
title = {An attention-based Bi-GRU-CapsNet model for hypernymy detection between compound entities},
author = {Qi Wang and Chenming Xu and Yangming Zhou and Tong Ruan and Daqi Gao and Ping He},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.04827},
year = {2018}
}
备注
5 pages, 3 figures. Accepted as short paper by 2018 International Conference on Bioinformatics and Biomedicine