استخدمت نظم استخلاص العلاقة استخداماً واسعاً للميزات المولدة من وحدات التحليل
اللغوي. إذ تؤدي الأخطاء في هذه المميزات إلى أخطاء في كشف العلاقة و تصنيفها. في
هذا البحث، نخرج من هذه الطرق التقليدية مع بنية مميز معقدة من خلال تقديم الشبكات
العصبونية
الالتفافية لاستخلاص العلاقة التي تتعلم تلقائيا ميزات من الجمل و تقلل من
الاعتماد على مجموعة الأدوات و المصادر الخارجية. نموذجنا يأخذ مزايا أحجام لنوافذ
متعددة للمرشحات و تضمينات الكلمة المدربة سابقا كدخل لبنية غير ثابتة لتحسين الأداء.
إن استخلاص المعلومات هي مهمة العثور على المعلومات المنظمة من نص غير
منظم أو نص شبه منظم و هي مهمة هامة في التنقيب بالنصوص و قد تمت دراستها
على نطاق واسع في الأوساط البحثية المختلفة بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية،
و استرجاع المعلومات و التنقيب عل
ى شبكة الإنترنت إضافة إلى مجموعة واسعة من
التطبيقات في مجالات التنقيب في الطب الحيوي و الذكاء التجاري.
هناك مهمتين أساسيتين لاستخلاص المعلومات و هما التعرف على الكيان
و استخلاص العلاقة، المهمة الأولى تشير إلى العثور على الكيانات ذات العلاقة مثل
الأشخاص و أسماء الشركات و المواقع ، و المهمة الأخرى تشير إلى العثور على
العلاقات الدلالية بين هذه الكيانات.
