【论文阅读】Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification基于注意力的双向长短期记忆网络的关系分类
这个模型没有利用任何来自词汇资源或NLP系统的特性，它可以自动关注对分类有决定性影响的单词，捕获句子中最重要的语义信息，而无需使用额外的知识和NLP系统。:Zhang等人（2015年）利用NLP工具和词汇资源以及双向LSTM网络的许多特征来学习句子级特征，他们在SemEval-2010 Task 8数据集上取得了最先进的性能。我们使用相同的词向量的模型得到了非常相似的结果（84.0%），而且本文的模型更简单。的当前状态，用于决定是否接受输入，忘记以前存储的内存，并输出以后生成的状态。
