資料介紹
在多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡模型仍然將目光放在順序結(jié)構(gòu)上時,近期出現(xiàn)的兩種基于句法樹的模型TreeLSTMs和TBCNNs由于加入了結(jié)構(gòu)信息而在多個自然語言處理任務上表現(xiàn)出色??紤]到TreeLSTMs因計算空間關(guān)聯(lián)性使其訓練效率不高,該文提出一種針對句法樹的混合神經(jīng)網(wǎng)絡模型,借助TBCNNs的樹卷積和池化方法實現(xiàn)了類似TreeILSTMs的計算,故將此模型命名為Quasi-TreeIJSTMs。該文在依存樹和支持樹上分別構(gòu)建了模型的兩種版本Dependency Quasi-TreeLSTMs扣Constituency Quasi-TreeI,STMs,實驗結(jié)果表明,在情感分類和語義相似性兩類任務上Quasi-TreeI}STMs表現(xiàn)優(yōu)異。
	
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