I detta arbete tar vi itu med problemet att modellera alla noder (ord eller fraser) i ett beroende träd med de täta representationer. Vi föreslår en rekursiv konvolutionell neurala nätverk (RCNN) arkitektur för att fånga syntaktiska och kompositionssemantiska representationer av fraser och ord i ett beroende träd. Olika med den ursprungliga rekursiva neurala nätverk, introducerar vi convolution och pooling lager, som kan modellera en mängd olika kompositioner av funktionen kartor och välja de mest informativa kompositioner av pooling lager. Baserat på RCNN använder vi en diskriminerande modell för att re-ranka en k-bästa lista över kandidatberoende tolkning träd. Experimenten visar att RCNN är mycket effektivt för att förbättra det toppmoderna beroendet av både engelska och kinesiska datauppsättningar.
För att frigöra begränsningen av faktorer förstärker REF RNN med ett konvolutionsskikt, vilket resulterar i ett rekursivt konvolutionellt neuralt nätverk (RCNN).
A Re-ranking Model for Dependency Parser with Recursive Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}