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.
För att befria modellen från den traditionella tolkningsprocessen kombinerar REF tolkning och tolkning inom en enda trädsekvenshybridmodell genom att integrera trädstrukturerad meningstolkning i den linjära sekventiella strukturen hos en skiftreducerad parser.
A Fast Unified Model for Parsing and Sentence Understanding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}