从题目就可以明确看出,在Tree LSTMs的基础上,贡献有两点: Head-Lexicalized,增加了短语的中心词(Head Word)信息 Bidirectional,基本的树形LSTM是自底向上(Bottom-up)构建一棵树的,论文增加了自顶向下(Top-down)的计算机制 Head Word (a)图是一般的Tree LSTM,(b)图是增加了中心词信息的Tree LSTM,每一个... ...
其中,N-ary Tree-LSTM适合于二叉树,而Child-Sum Tree-LSTM适用于多孩子的无序树,并且具有更高的计算效率。 在此工作的基础上,Yang等人[18]提出了一种基于AST编码的跨指令集架构的检测方法Asteria。通过提取二进制函数的AST作为跨指令集架构的二进制特征来源,并利用能够处理树形数据的Tree-LSTM网络学习二进制代码的...
作者采用了双向LSTM-RNN的方法,利用word sequence和dependency tree 信息,并对实体识别和关系抽取联合建模,构建整体模型,在关系分类的任务上取得了与CNN方法相当的效果。 3. 论文方法描述 总体上来说,论文所述模型包括三个类型的表示层:第一类是嵌入层,用于表示word、part-of-speech tag、dependency type和entity labe...
这篇论文应该算是利用神经网络进行实体和关系联合抽取的开山鼻祖。Abstarct我们提出了一种新的端到端神经模型来提取实体和实体之间的关系。我们基于递归神经网络的模型通过在双向顺序LSTM-RNNs上叠加双向树结构LSTM-RNNs来捕获单词序列和依赖树子结构信息。这使得我们的模型能够在一个模型中用共享参数联合表示实体和关系...