Redes Neurais Bidirecionais de Longo e Curto Prazo Baseadas em Atenção para Classificação de Relações

A classificação de relações é uma tarefa importante de processamento semântico no campo do processamento de linguagem natural (NLP). Sistemas de ponta ainda dependem de recursos lexicais, como WordNet, ou sistemas de NLP, como analisadores de dependência e reconhecedores de entidades nomeadas (NER) para obter características de alto nível. Outro desafio é que informações importantes podem aparecer em qualquer posição na frase. Para enfrentar esses problemas, propomos Redes Neurais Bidirecionais de Longo e Curto Prazo Baseadas em Atenção (AttBLSTM) para capturar as informações semânticas mais importantes em uma frase. Os resultados experimentais na tarefa de classificação de relações SemEval-2010 mostram que nosso método supera a maioria dos métodos existentes, com apenas vetores de palavras.