Återkommande neurala nätverk (RNN) är anslutningistiska modeller av sekventiella data som är naturligt tillämpliga på analys av naturligt språk. Nyligen har "djup i rymden" -som ett ortogonalt begrepp till "djup i tiden" -i RNNs undersökts genom att stapla flera lager av RNNs och empiriskt visat att föra en temporal hierarki till arkitekturen. I detta arbete tillämpar vi dessa djupa RNN på uppgiften att uttrycka åsiktsutdrag formulerat som en symbolisk-nivå sekvens-märkning uppgift. Experimentella resultat visar att djupa, smala RNN:er överträffar traditionella grunda, breda RNN:er med samma antal parametrar. Dessutom överträffar vår strategi tidigare CRF-baserade baslinjer, inklusive den toppmoderna semi-Markov CRF-modellen, och gör det utan tillgång till de kraftfulla åsiktslexikon och syntaktiska egenskaper som semi-CRF förlitar sig på, samt utan den standard för förutbildning i lager som normalt krävs för RNN-arkitekturer.
Mest relevant för vårt arbete är det senaste arbetet inom REF, där de tillämpar djup Elman-type RNN för att extrahera yttranden och visa att djup RNN överträffar CRF, semi-CRF och grunt RNN.
Opinion Mining with Deep Recurrent Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}