Betydelsens sammansättning sträcker sig utöver den enda meningen. Precis som ord kombineras för att bilda meningar, så kombineras meningar för att bilda innebörden av stycken, dialoger och allmän diskurs. Vi introducerar både en meningsmodell och en diskursmodell som motsvarar de två nivåerna av kompositionalitet. Meningen modellen antar convolution som den centrala operation för att komponera semantiska vektorer och är baserad på en ny hierarkisk convolutional neurala nätverk. Diskursens modell förlänger meningsmodellen och bygger på ett återkommande neuralt nätverk som är betingat på ett nytt sätt både på den nuvarande meningen och på den nuvarande talaren. Diskursmodellen kan fånga både meningarnas sekventiellhet och samspelet mellan olika talare. Utan funktionsteknik eller förträning och med enkel girig avkodning får diskursmodellen kopplad till meningsmodellen toppmodern prestanda på en dialog akt klassificering experiment.
REF använde en blandning av Convolutional Neural Networks (CNN) och Recurrent Neural Networks (RNN).
Recurrent Convolutional Neural Networks for Discourse Compositionality
{'venue': 'CVSC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}