Given the recent successes of attentive neural models for information extraction [1]}, [2]}, [3]}, we investigate several variants of an attentive neural model for the task of fine-grained entity classification (e.g. Figure REF ).
This model category uses a neural attention mechanism – which can be likened to a soft alignment – that enables the model to focus on informative words and phrases.
We build upon this line of research and our contributions are three-fold:

Учитывая недавние успехи внимательных нейронных моделей для извлечения информации [1]}, [2]}, [3]}, мы исследуем несколько вариантов внимательной нейронной модели для задачи классификации тонкозернистых сущностей (например, рисунок REF).

Эта категория моделей использует механизм внимания нейронной сети, который можно сравнить с мягким выравниванием, позволяющим модели фокусироваться на информативных словах и фразах.

Мы строим на этой линии исследований, и вклад наш трехкратный.