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Context-Aware Representations for Knowledge Base Relation Extraction

Sorokin, Daniil ; Gurevych, Iryna (2017)
Context-Aware Representations for Knowledge Base Relation Extraction.
Copenhagen, Denmark
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kurzbeschreibung (Abstract)

We demonstrate that for sentence-level relation extraction it is beneficial to consider other relations in the sentential context while predicting the target relation. Our architecture uses an LSTM-based encoder to jointly learn representations for all relations in a single sentence. We combine the context representations with an attention mechanism to make the final prediction. Compared to a baseline system, our approach results in an average error reduction of 24% on a held-out set of relations.

Typ des Eintrags: Konferenzveröffentlichung
Erschienen: 2017
Autor(en): Sorokin, Daniil ; Gurevych, Iryna
Art des Eintrags: Bibliographie
Titel: Context-Aware Representations for Knowledge Base Relation Extraction
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: September 2017
Verlag: Association for Computational Linguistics
Buchtitel: Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)
Veranstaltungsort: Copenhagen, Denmark
URL / URN: http://aclweb.org/anthology/D17-1188
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Kurzbeschreibung (Abstract):

We demonstrate that for sentence-level relation extraction it is beneficial to consider other relations in the sentential context while predicting the target relation. Our architecture uses an LSTM-based encoder to jointly learn representations for all relations in a single sentence. We combine the context representations with an attention mechanism to make the final prediction. Compared to a baseline system, our approach results in an average error reduction of 24% on a held-out set of relations.

Freie Schlagworte: UKP_a_DLinNLP;UKP_p_QAEduInf;reviewed;UKP_a_LSRA;UKP_reviewed
ID-Nummer: TUD-CS-2017-0119
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 20 Fachbereich Informatik
20 Fachbereich Informatik > Ubiquitäre Wissensverarbeitung
DFG-Graduiertenkollegs
DFG-Graduiertenkollegs > Graduiertenkolleg 1994 Adaptive Informationsaufbereitung aus heterogenen Quellen
Hinterlegungsdatum: 31 Mai 2017 14:28
Letzte Änderung: 24 Jan 2020 12:03
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