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A Entity Attention-based model for Entity Relation Classification for Chinese Literature Text

机译：中国文学文本实体关系分类的实体关注模型

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Entity relation classification is one of the basic tasks in natural language processing. The performance of the existing relational classification in Chinese literature text is not ideal. To address the issues, we propose a entity attention-based model for entity relation classification for Chinese literature text. Our proposed model extracts key information from entity by using attention mechanism, and filters out redundant information. In addition, we integrate entity type information into the model to help the model classify relation more reasonably. Experimental results show that the proposed model outperforms the state-of-the-art methods on Chinese literature text.
机译：实体关系分类是自然语言处理中的基本任务之一。 中国文学文本现有关系分类的表现并不理想。 要解决问题，我们提出了一个基于实体关注的中国文学文本实体关系分类模型。 我们所提出的模型通过使用注意机制提取来自实体的关键信息，并过滤冗余信息。 此外，我们将实体类型信息集成到模型中，以帮助模型更合理地对关系进行分类。 实验结果表明，该模型优于中国文学文本的最先进方法。

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