Nyligen har den snabba utvecklingen av ordinbäddning och neurala nätverk gett ny inspiration till olika NLP- och IR-uppgifter. I detta dokument beskriver vi en iscensatt hybridmodell som kombinerar Recurrent Convolutional Neural Networks (RCNN) med motorvägslager. Motorvägsnätet modulen ingår i mitten tar ut av modulen bidirective Recurrent Neural Network (Bi-RNN) i det första steget och tillhandahåller Convolutional Neural Network (CNN) modulen i det sista steget med inmatningen. Experimentet visar att vår modell överträffar vanliga neurala nätverksmodeller (CNN, RNN, Bi-RNN) på en känsloanalysuppgift. Dessutom visar analysen av hur sekvenslängd påverkar RCNN med motorvägslager att vår modell kan lära sig bra representation för den långa texten.
Wen m.fl. REF föreslog ett RCNN-nätverk för att lära sig textrepresentation för känsloanalys.
Learning text representation using recurrent convolutional neural network with highway layers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}