OhioState 在 SemEval-2018 任务 7 上的系统：利用分段卷积神经网络与数据增强进行科学论文关系分类
计算与语言
2018-05-02 v2
摘要
我们描述了用于 SemEval-2018 科学论文语义关系抽取与分类共享任务中分类子任务的系统。我们的简单分段卷积神经编码器以端到端方式表现良好。简单的任务间数据增强显著提升了模型性能。我们性能最优的系统在噪声数据分类任务中于 20 支队伍里排名第 8，在干净数据分类任务中于 28 支队伍里排名第 12。
引用
@article{arxiv.1802.08949,
title = {OhioState at SemEval-2018 Task 7: Exploiting Data Augmentation for Relation Classification in Scientific Papers using Piecewise Convolutional Neural Networks},
author = {Dushyanta Dhyani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.08949},
year = {2018}
}
备注
To apperar in Proceedings of International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2018)