[ACL2016]Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances

这篇文章讲解的是distant supervised的relation extraction, 利用了multi-instance的做法进行关系抽取，首先将包里的每个句子进行sentence embedding, 这里用到了［distant supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks］进行了pieceweise max_pooling生成sentence embedding(m_i), 假设包里有n个句子，就会生成n个句子embedding. 利用attention计算每个句子对包关系的概率，然后sentence embedding和概率相乘得到包的embedding, 再通过全连接层，进入softmax层得到包的关系
１．生成句子的embedding

2. 用selective attention对包中的每个句子求其对包标签的概率（贡献）

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