基于 BiLSTM 的关系抽取模型

与使用 CNN 网络抽取句子特征不同，本模型主要通过双向 LSTM 网络抽取句子的特征，并且加入 Attention 机制对输出的特征向量施加权重，最终生成有偏向性的向量表示;同样地，生成的向量输入全连接的神经网络层最终实现对关系的分类。

使用方法：

python main.py --model_name BiLSTM

更多配置见 config.py 文件

参考文献

• Zhou, P., Shi, W., Tian, J., Qi, Z., Li, B., Hao, H., Xu, B.: Attention- based bidirectional long short-term memory networks for relation classification. In: ACL (2). The Association for Computer Linguistics (2016)