På grund av deras överlägsna förmåga att bevara sekvensinformation över tid, Long Short-Term Memory (LSTM) nätverk, en typ av återkommande neurala nätverk med en mer komplex beräkningsenhet, har fått starka resultat på en mängd olika sekvensmodellering uppgifter. Den enda underliggande LSTM-strukturen som hittills har undersökts är en linjär kedja. Men naturligt språk uppvisar syntaktiska egenskaper som naturligt skulle kombinera ord till fraser. Vi introducerar Tree-LSTM, en generalisering av LSTM:er till trädstrukturerade nätverkstopologier. Tree-LSTMs överträffar alla befintliga system och starka LSTM-baslinjer för två uppgifter: att förutsäga den semantiska relationen mellan två meningar (SemEval 2014, Uppgift 1) och känsloklassificering (Stanford Sentiment Treebank).
Mer specifikt föreslog REF en trädstruktur LSTM för att modellera syntaktiska egenskaper hos en mening.
Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks
{'venue': 'Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)', 'journal': 'Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}