Long Short-Term Memory (LSTM) nätverk, en typ av återkommande neurala nätverk med en mer komplex beräkningsenhet, har framgångsrikt tillämpats på en mängd olika sekvensmodellering uppgifter. I detta papper utvecklar vi Tree Long Short-Term Memory (TREELSTM), en neural nätverksmodell baserad på LSTM, som är utformad för att förutsäga ett träd snarare än en linjär sekvens. TREELSTM definierar sannolikheten för en mening genom att uppskatta generationsannolikheten för dess beroendeträd. Varje gång skapas en nod baserad på representationen av det skapade underträdet. Vi förstärker ytterligare modelleringskraften hos TREELSTM genom att explicit representera korrelationerna mellan vänster och höger beroende. Tillämpning av vår modell på MSR-domslutsutmaningen ger resultat utöver den nuvarande tekniken. Vi rapporterar också resultat om beroendetolkning av omplacering för att uppnå konkurrenskraftiga resultat.
REF föreslår en modell baserad på LSTMs som förutsäger beroende träd istället för ordsekvenser.
Top-down Tree Long Short-Term Memory Networks
{'venue': 'NAACL 2016', 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}