A Combination of RNN and CNN for Attention-based Relation Classification论文阅读笔记

摘要 关系分类在自然语言处理（NLP）领域中起着重要作用。先前有关关系分类的研究已经证明了使用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的有效性。在本文中，我们提出了一个结合RNN和CNN的模型（RCNN），这将充分发挥它们各自的优势：RNN可以学习时间和上下文特征，尤其是两个实体之间的长期依赖性，而CNN可以捕捉更多潜在功能。我们在SemEval-2010 Task 8数据集1上进行了实验，

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