Neurala nätverk baserade metoder har uppnått stora framsteg på en mängd olika naturliga språk bearbetningsuppgifter. Det är dock fortfarande en utmaning att modellera långa texter, såsom meningar och dokument. I detta dokument föreslår vi ett flertidslångt korttidsminne (MT-LSTM) neuralt nätverk för att modellera långa texter. MT-LSTM partitionerar de dolda tillstånden i standard LSTM i flera grupper. Varje grupp aktiveras vid olika tidsperioder. Således kan MT-LSTM modellera mycket långa dokument samt korta meningar. Experiment på fyra referensdataset visar att vår modell överträffar de andra neurala modellerna i textklassificeringsuppgiften.
Liu m.fl. REF introducerade ett neuralt nätverk (MT-LSTM) för att modellera korta eller långa texter.
Multi-Timescale Long Short-Term Memory Neural Network for Modelling Sentences and Documents
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}