Neurala nätverksmodeller har visat sig kunna uppnå anmärkningsvärda prestanda i menings- och dokumentmodellering. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) och återkommande neurala nätverk (RNN) är två vanliga arkitekturer för sådana modellering uppgifter, som antar helt olika sätt att förstå naturliga språk. I detta arbete kombinerar vi styrkan hos både arkitekturer och föreslår en ny och enhetlig modell kallad C-LSTM för meningsrepresentation och textklassificering. C-LSTM använder CNN för att extrahera en sekvens av fras representationer på högre nivå, och matas in i ett långvarigt minne återkommande neurala nätverk (LSTM) för att erhålla mening representation. C-LSTM kan fånga både lokala funktioner i fraser samt globala och temporal mening semantik. Vi utvärderar den föreslagna arkitekturen för känsloklassificering och frågeklassificeringsuppgifter. De experimentella resultaten visar att C-LSTM överträffar både CNN och LSTM och kan uppnå utmärkt prestanda på dessa uppgifter.
Zhou m.fl. REF föreslog en C-LSTM-modell som kombinerade fördelarna med CNN och LSTM, där CNN för att extrahera en sekvens av fras representationer på högre nivå, och matades in i en lång kortfristig minne neurala nätverk (LSTM) för att erhålla mening representation.
A C-LSTM Neural Network for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}