Trädstrukturerade neurala nätverk utnyttjar värdefull syntaktisk parsinformation när de tolkar meningarnas betydelser. Men de lider av två viktiga tekniska problem som gör dem långsamma och otympliga för storskaliga NLP-uppgifter: de fungerar vanligtvis på tolkade meningar och de stöder inte direkt batched beräkning. Vi tar itu med dessa frågor genom att införa Stackaugmented Parser-Interpreter Neural Network (SPINN), som kombinerar tolkning och tolkning inom en enda trädsekvens hybrid modell genom att integrera trädstrukturerad mening tolkning i den linjära sekventiella strukturen av en skift-reduce parser. Vår modell stöder batchad beräkning för en hastighetshöjning på upp till 25× över andra trädstrukturerade modeller, och dess integrerade parser kan fungera på oöverträffad data med liten förlust i noggrannhet. Vi utvärderar det på Stanford NLI-uppdraget och visar att det avsevärt överträffar andra meningskodningsmodeller.
Bowman m.fl. REF införde Stack-augmented Parser-Interpreter Neural Network (eller SPINN i korthet) för att kombinera tolkning och tolkning inom en enda träd-sekvens hybrid modell genom att integrera träd-strukturerad mening tolkning i den linjära sekventiella strukturen för en skift-reduce parser.
A Fast Unified Model for Parsing and Sentence Understanding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}