Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for

189 阅读 0 评论 125 点赞

我是靠谱客的博主独特冷风，这篇文章主要介绍Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for，现在分享给大家，希望可以做个参考。

Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification

概述

作者提出了一种基于注意力机制的双向LSTM框架用于关系抽取。方法的主要创新点引入了注意力机制。

神经网络框架

框架非常简单，也是作者一直强调的。Embedding Layer、LSTM layer、Attention Layer。Embedding Layer,跟通常的Embedding没有什么区别，首先使用训练好的word vector初始化，然后在训练过程中微调。

LSTM Layer

文章中使用的是LSTM的变体，其与LSTM的区别如下图，思想是各个门也将上一个记忆单元考虑上。

计算公式如下

Attention Layer

attention层详细可以完全通过公式说明

H是BILSTM的输出，size为 $v \times T$ , v是词向量的维度， T是序列的长度，H首先通过tanh函数激活得到M

再通过全连接层+softmax层得到 $α$ , w的size是 $v \times 1$ , 所以 $α$ 的size是 $1 \times T$ 。最后H乘以权重，得到

的输出r, size为 $v \times 1$ 。最后经过tanh函数激活得到最后输出h, size为 $v \times 1$ 。得到输出后，直接作为

softmax层的输入，就可以得到相应预测标签的输出。

说明

作者嵌入实体位置信息，是通过改变原始序列。在实体的开始和结尾加入分隔符。

参考

基于注意力机制的双向LSTM关系抽取理解

最后

以上就是独特冷风最近收集整理的关于Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for的全部内容，更多相关Attention-Based内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。

本文分类：机器学习
浏览次数：189 次浏览
发布日期：2024-08-24 09:35:02
本文链接：https://www.kaopuke.com/article/k-p-k_13_u_7_o_14_fz_14_j_10_w.html

Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification代码调试1. 对数据进行预处理2. 定义网络结构3. 数据分割及训练网络4. 代码展示

论文：Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification

【文本分类】Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification [1] 摘要 [2] 模型 [3] 代码复现[4] 获取本项目的源代码

论文浅尝｜《Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification》导读一、选题背景二、贡献三、基本概念四、模型构建五、实验开展六、结果

Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for

【读】关系抽取—（1）Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation ClassificationAbstract1 Introduction2 Related work3 Model4 Experiments5 ConclusionLINKNOTE

Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for