تصنيف العلاقات الدلالية باستخدام شبكات العصبونات المتكررة مع عينات سلبية بسيطة

الخصائص النحوية تلعب دورًا أساسيًا في تحديد العلاقة داخل الجملة. غالبًا ما تعاني النماذج العصبية السابقة من معلومات غير ذات صلة يتم إدخالها عندما يكون الموضوع والكائن على بُعد بعيد. في هذا البحث، نقترح تعلم تمثيلات علاقات أكثر قوة من أقصر مسار اعتمادي عبر شبكة عصبية متكررة (Convolution Neural Network). كما نقترح استراتيجية سحب سلبي بسيطة لتحسين تعيين الموضوعات والأجسام. تظهر نتائج التجارب أن طريقة البحث تتفوق على أفضل الطرق الحالية في مجموعة بيانات SemEval-2010 Task 8.