Deeplearning modeller har nyligen visat sig kunna göra anmärkningsvärda prestanda i meningar och dokument klassificering uppgifter. I detta arbete föreslår vi ett nytt ramverk kallat AC-BLSTM för modellering av uppsättningar och dokument, som kombinerar det asymmetriska neurala konvolutionsnätet (ACNN) med det dubbelriktade fjärrminnesnätverket (BLSTM). Experimentella resultat visar att vår modell uppnår toppmoderna resultat på alla sex uppgifter, inklusive känsloanalys, frågetypsklassificering och subjektivitetsklassificering.
REF föreslog att man skulle kombinera asymmetriskt konvolutionsnät med det dubbelriktade LSTM-nätverket.
AC-BLSTM: Asymmetric Convolutional Bidirectional LSTM Networks for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}