A Combination of RNN and CNN for Attention-based Relation Classification論文閱讀筆記

摘要 關係分類在自然語言處理（NLP）領域中起着重要作用。先前有關關係分類的研究已經證明了使用卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）的有效性。在本文中，我們提出了一個結合RNN和CNN的模型（RCNN），這將充分發揮它們各自的優勢：RNN可以學習時間和上下文特徵，尤其是兩個實體之間的長期依賴性，而CNN可以捕捉更多潛在功能。我們在SemEval-2010 Task 8數據集1上進行了實驗，

>>阅读原文<<