論文の概要: A Global-Local Attention Mechanism for Relation Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01424v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 16:14:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 20:51:04.274710
• Title: A Global-Local Attention Mechanism for Relation Classification
• Title（参考訳）: 関係分類のためのグローバルローカル注意機構
• Authors: Yiping Sun,
• Abstract要約: 本稿では,関係分類のための新たなグローバルアテンション機構を提案する。 そこで我々は,局所的な注意を喚起するための潜在的なキーワードを特定するために,革新的なハードおよびソフトな局所化機構を提案する。 SemEval-2010 Task 8のデータセットに対する実験結果から,従来のアテンションに基づく関係分類手法と比較して,提案手法の優れた性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Relation classification, a crucial component of relation extraction, involves identifying connections between two entities. Previous studies have predominantly focused on integrating the attention mechanism into relation classification at a global scale, overlooking the importance of the local context. To address this gap, this paper introduces a novel global-local attention mechanism for relation classification, which enhances global attention with a localized focus. Additionally, we propose innovative hard and soft localization mechanisms to identify potential keywords for local attention. By incorporating both hard and soft localization strategies, our approach offers a more nuanced and comprehensive understanding of the contextual cues that contribute to effective relation classification. Our experimental results on the SemEval-2010 Task 8 dataset highlight the superior performance of our method compared to previous attention-based approaches in relation classification.
• Abstract（参考訳）: 関係抽出の重要な構成要素である関係分類では、2つの実体間の関係を識別する。 従来の研究は主に、局所的な文脈の重要性を見越して、アテンションメカニズムを世界規模で関係分類に統合することに重点を置いてきた。 このギャップに対処するため,本論文では,局所的焦点によるグローバルな注意力を高める,関係分類のための新たなグローバルな注意力メカニズムを提案する。 さらに,局所的な注意を喚起するための潜在的なキーワードを識別する,革新的なハードおよびソフトな局所化機構を提案する。 ハードローカライゼーション戦略とソフトローカライゼーション戦略の両方を取り入れることで、我々のアプローチは、効果的な関係分類に寄与する文脈的手がかりをよりきめ細やかな理解を提供する。 SemEval-2010 Task 8のデータセットに対する実験結果から,従来のアテンションに基づく関係分類手法と比較して,提案手法の優れた性能が示された。

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