Förmågan att korrekt representera meningar är central för språkförståelse. Vi beskriver en konvolutionell arkitektur som kallas Dynamic Convolutional Neural Network (DCNN) som vi antar för den semantiska modelleringen av meningar. Nätverket använder Dynamic k-Max Pooling, en global pooling operation över linjära sekvenser. Nätverket hanterar inmatningsmeningar av varierande längd och framkallar en funktionsgraf över meningen som är kapabel att uttryckligen fånga korta och långa relationer. Nätverket förlitar sig inte på ett parsträd och är lätt att tillämpa på något språk. Vi testar DCNN i fyra experiment: småskalig binära och flerklassiga känsloförutsägelser, sexvägs frågeklassificering och Twitter-känslor genom fjärrövervakning. Nätverket uppnår utmärkta resultat i de tre första uppgifterna och en mer än 25 % felminskning i den sista uppgiften i förhållande till den starkaste basnivån.
REF införde ett konvolutionellt neuralt nätverk för mening modellering som använder dynamisk k-max pooling för att bättre modellera ingångar i olika storlekar.
A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}