Klassificeringen av dokumentnivå är fortfarande en utmaning: kodning av de inneboende sambanden mellan meningar i ett dokuments semantiska betydelse. För att ta itu med detta introducerar vi en neural nätverksmodell för att lära sig vektorbaserad dokumentrepresentation på ett enhetligt, nedifrån-och-upp-sätt. Modellen lär sig först mening representation med konvolutionella neurala nätverk eller lång korttidsminne. Efteråt, semantik av meningar och deras relationer är adaptivt kodade i dokumentrepresentation med gated återkommande neurala nätverk. Vi utför dokumentnivåklassificering på fyra storskaliga översiktsdatauppsättningar från IMDB och Yelp Dataset Challenge. Experimentella resultat visar att: (1) vår neurala modell visar överlägsna prestationer över flera state-of-the-art algoritmer; (2) gated recidiverande neurala nätverk dramatiskt överträffar standard recidiverande neurala nätverk i dokument modellering för känsloklassificering. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF visar att gated RNN fungerar bra när det gäller klassificering av känslor på dokumentnivå.
Document Modeling with Gated Recurrent Neural Network for Sentiment Classification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}