Målberoende klassificeringsuppgifter, såsom analys av känslor på aspektnivå, utför finkorniga klassificeringar mot specifika mål. Semantiska kompositioner över trädstrukturer är lovande för sådana uppgifter, eftersom de potentiellt kan fånga långdistansinteraktioner mellan mål och deras sammanhang. Men tidigare arbete som arbetar på trädstrukturer tillgriper syntaktiska parsers eller Treebank annoteringar, som antingen är föremål för buller i informella texter eller mycket dyrt att få. För att ta itu med ovanstående frågor föreslår vi en förstärkt inlärningsbaserad strategi, som automatiskt framkallar målspecifika meningsrepresentationer över trädstrukturer. Den underliggande modellen är en RNN encoder-dekoder som utforskar möjliga binära trädstrukturer och en belöningsmekanism som uppmuntrar strukturer som förbättrar prestanda på nedströms uppgifter. Vi utvärderar vår strategi för två referensuppgifter: företagsspecifika kumulativa onormala avkastningsprognoser (baserat på formella nyhetstexter) och responsanalys (baserat på informella sociala medier). Experimentella resultat visar att vår modell ger överlägsna prestationer jämfört med tidigare arbete som fungerar på avskalade träd. Dessutom ger vår strategi vissa intuitioner om hur målspecifika meningsrepresentationer kan uppnås från dess ord väljare.
REF lär mening representationer över trädstrukturer för en binär klassificering uppgift lager avkastning rörelse i reaktion på finansiella nyheter.
Learning Sentence Representations over Tree Structures for Target-Dependent Classification
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}