Relation_Extraction:使用深度学习(CNN)进行关系提取 源码

关系提取 卷积神经网络的关系分类 该代码是使用tensorflow的论文的实现。 ##算法 我几乎遵循了上面提到的论文中使用的技术,只调整了一些参数,例如字向量的尺寸,位置向量,优化函数等。 基本体系结构是卷积层,最大池和最终softamx层。 我们总是可以在输入层和最终的softmax层之间添加/删除conv和max-pool层的数目。 我只使用了1个转换和1个最大池。 ##文件 text_cnn.py-这是一个实现模型体系结构的类。 因此,它接受输入,包含所有层,例如conv2d (卷积层), max_pool等,这些层处理输入向量,最后根据每个类的预测给出输出。 data_hel