分野の相場観があまり分かってなかったので読んだ。正規化項を加えたものが一般的なようだ(この場合正例と負例の数は同じにする)。relationの2つは固定して1つだけ入れ替えることで、比較的plausibleな負例を作るというアプローチもあるとのこと。EMNLP'15]グラフ間のrelationのtextualな要素に注目した研究。helped_establishなどたくさん存在する。したrelationのうち低頻度のものは学習が難しくなるが、他のrelationにも出てくる"founder"という単語からなんとなくそのrelationの意味は推測出来る。いうトークン列をCNNでエンコードして得たベクトルからスコアと確率を得る。distMultなどに対して実験。HITS@10が61.1。確率と損失関数周りがよく分かっていない。対して確率を損失をとしている。'15])にならってentityのtypeによって少なくともその関係を持ちうるものに絞っている。filteredの設定について引用がここにあったので確認を兼ねて。relationを固定した状態で全通りのobjectについてスコアを計算し、その逆(subjectの方を入れ替え)についても計算。その際に、いまテストしているtripleとは異なる正解の(trainやvalidに存在した)tripleに対して高いスコアを付けてしまう事があるが、それをちゃんと抜くか抜かないかがraw/filteredの違いらしい。まとめ関係抽出タスクについて読んだものをメモ。ICLR'18]月別アーカイブはてなブログをはじめよう!jack_and_rozzさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。